作者：禅与计算机程序设计艺术
近年来，随着数据驱动型企业转型升级，各类数据集的涌入也越来越多，数据的价值也越来越充分。数据作为企业生产资料的重要组成部分，在商业领域已经逐渐成为一种刚需。但是，如何保障数据产出质量、有效利用数据资源、满足数据消费者的需求，使得数据得到有效管理和分配至关重要。因此，传统意义上的“数据科学”和“数据工程”逐渐演变成了一门新的学科——“数据治理”。本文将探讨数据治理的现状及其面临的挑战，从数据产品化角度，梳理数据治理流程的一般规律，并结合实际案例，阐述数据治理的具体方法论。
2.基本概念术语说明
2.1 数据治理
数据治理（Data Governance）是指通过对数据产生、流通、使用、共享等过程进行监管和管理，确保数据的安全性、可用性、正确性、完整性，有效地实现组织目标的一种机制。数据治理的目标是确保数据价值最大化，建立健全的基础设施，优化数据服务能力，提升数据管理水平，促进信息共享，促进创新发展，并让企业重视自身核心竞争力。
数据治理可以被定义为“管理可信数据”，即“激励、引导和奖励人们完成数据工作、协同数据工作，从而提升数据价值、促进创新发展，并帮助企业持续增长”。同时，它还包括了两个相关但互相独立的任务，即“确定数据目标、确定数据路线图”，以及“实现数据治理目标，保持数据价值和数据品牌”。数据治理旨在确保数据品牌能够影响企业的信息和决策，推动业务创新发展，减少日益增长的不确定性，并帮助企业加速发展。
根据数据治理的任务，数据治理可分为三个阶段：第一阶段是“治理发现”，主要目的是通过对数据