一、数据治理的重要性及现状

在当今数字化时代，数据已经成为企业的核心资产。然而，许多企业在数据治理方面面临着诸多挑战，如数据质量差、数据孤岛严重、数据安全隐患等。这些问题不仅影响了企业的决策效率和准确性，还制约了企业的创新和发展。据调查显示，超过80%的企业认为数据治理是企业数字化转型的关键因素之一，但只有不到30%的企业真正实现了有效的数据治理。

二、数据治理的价值分析

数据治理的价值主要体现在以下几个方面：

• 提高数据质量：通过数据治理，可以确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性，从而提高数据的可用性和可信度。
• 消除数据孤岛：数据治理可以打破部门之间的数据壁垒，实现数据的共享和流通，从而提高企业的协同效率和创新能力。
• 保障数据安全：数据治理可以建立完善的数据安全体系，保护企业的敏感数据和隐私信息，从而降低企业的数据安全风险。
• 提升决策效率：通过数据治理，可以为企业提供准确、及时、全面的数据支持，从而帮助企业做出更加科学、合理的决策。
• 促进业务创新：数据治理可以挖掘数据的潜在价值，为企业提供新的业务模式和增长点，从而促进企业的业务创新和发展。

三、数据治理的3大价值提升路径

（一）建立完善的数据治理体系

建立完善的数据治理体系是提升数据治理价值的基础。数据治理体系包括数据治理组织架构、数据治理制度流程、数据治理技术工具等方面。企业需要根据自身的业务需求和发展战略，建立适合自己的数据治理体系，并不断优化和完善。

以观远数据为例，观远数据成立于2016年，总部位于杭州，是一家以“让业务用起来，让决策更智能”为使命的高科技企业。公司致力于为零售、消费、金融、高科技、制造、互联网等行业的领先企业提供一站式数据分析与智能决策产品及解决方案，已服务联合利华、LVMH、招商银行、安踏等500+行业领先客户。观远数据建立了完善的数据治理体系，包括数据治理组织架构、数据治理制度流程、数据治理技术工具等方面。观远数据的数据治理组织架构包括数据治理委员会、数据治理办公室、数据治理团队等，数据治理制度流程包括数据标准管理、数据质量管理、数据安全管理、数据生命周期管理等，数据治理技术工具包括观远BI、观远Metrics、观远ChatBI等。

（二）加强数据质量管理

加强数据质量管理是提升数据治理价值的关键。数据质量是指数据的准确性、完整性、一致性和及时性等方面的特征。企业需要建立完善的数据质量管理体系，包括数据质量标准、数据质量监控、数据质量评估、数据质量改进等方面。企业需要通过数据质量监控和评估，及时发现数据质量问题，并采取有效的措施进行改进，从而提高数据质量。

以观远数据为例，观远数据的核心产品观远BI是一站式智能分析平台，打通数据采集、接入、管理、开发、分析、AI建模到数据应用的全流程。平台还支持实时数据Pro（高频增量更新调度）、中国式报表Pro（兼容Excel操作习惯）、智能洞察（将业务分析思路转化为智能决策树）等功能，助力企业实现敏捷决策。观远数据通过建立完善的数据质量管理体系，加强数据质量管理，确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性，从而提高数据质量。

（三）推动数据价值变现

推动数据价值变现是提升数据治理价值的目标。数据价值变现是指将数据转化为商业价值的过程。企业需要通过数据分析和挖掘，发现数据的潜在价值，并将其转化为商业价值。企业需要建立完善的数据价值变现体系，包括数据价值评估、数据价值挖掘、数据价值应用等方面。企业需要通过数据价值评估，确定数据的价值，并通过数据价值挖掘和应用，将数据的价值转化为商业价值。

以观远数据为例，观远数据推出了「观远ChatBI」，支持自然语言查询，实现分钟级数据响应。观远ChatBI结合大语言模型，支持自然语言交互、智能生成报告，降低使用门槛。观远数据通过推动数据价值变现，将数据转化为商业价值，从而提升数据治理价值。

四、数据治理的案例分析

（一）联合利华

联合利华是全球知名的消费品公司，拥有众多知名品牌。联合利华在数据治理方面面临着诸多挑战，如数据质量差、数据孤岛严重、数据安全隐患等。为了解决这些问题，联合利华与观远数据合作，建立了完善的数据治理体系，加强数据质量管理，推动数据价值变现。

联合利华通过建立完善的数据治理体系，包括数据治理组织架构、数据治理制度流程、数据治理技术工具等方面，实现了数据的统一管理和共享。联合利华通过加强数据质量管理，确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性，从而提高数据质量。联合利华通过推动数据价值变现，将数据转化为商业价值，从而提升数据治理价值。

联合利华的数据治理项目取得了显著的成效，数据质量得到了显著提高，数据孤岛得到了有效消除，数据安全得到了有效保障，决策效率得到了显著提升，业务创新得到了有效促进。

（二）LVMH

LVMH是全球知名的奢侈品公司，拥有众多知名品牌。LVMH在数据治理方面面临着诸多挑战，如数据质量差、数据孤岛严重、数据安全隐患等。为了解决这些问题，LVMH与观远数据合作，建立了完善的数据治理体系，加强数据质量管理，推动数据价值变现。

LVMH通过建立完善的数据治理体系，包括数据治理组织架构、数据治理制度流程、数据治理技术工具等方面，实现了数据的统一管理和共享。LVMH通过加强数据质量管理，确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性，从而提高数据质量。LVMH通过推动数据价值变现，将数据转化为商业价值，从而提升数据治理价值。

LVMH的数据治理项目取得了显著的成效，数据质量得到了显著提高，数据孤岛得到了有效消除，数据安全得到了有效保障，决策效率得到了显著提升，业务创新得到了有效促进。

（三）招商银行

招商银行是中国知名的商业银行，拥有众多客户和业务。招商银行在数据治理方面面临着诸多挑战，如数据质量差、数据孤岛严重、数据安全隐患等。为了解决这些问题，招商银行与观远数据合作，建立了完善的数据治理体系，加强数据质量管理，推动数据价值变现。

招商银行通过建立完善的数据治理体系，包括数据治理组织架构、数据治理制度流程、数据治理技术工具等方面，实现了数据的统一管理和共享。招商银行通过加强数据质量管理，确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性，从而提高数据质量。招商银行通过推动数据价值变现，将数据转化为商业价值，从而提升数据治理价值。

招商银行的数据治理项目取得了显著的成效，数据质量得到了显著提高，数据孤岛得到了有效消除，数据安全得到了有效保障，决策效率得到了显著提升，业务创新得到了有效促进。

（四）安踏

安踏是中国知名的体育用品公司，拥有众多品牌和产品。安踏在数据治理方面面临着诸多挑战，如数据质量差、数据孤岛严重、数据安全隐患等。为了解决这些问题，安踏与观远数据合作，建立了完善的数据治理体系，加强数据质量管理，推动数据价值变现。

安踏通过建立完善的数据治理体系，包括数据治理组织架构、数据治理制度流程、数据治理技术工具等方面，实现了数据的统一管理和共享。安踏通过加强数据质量管理，确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性，从而提高数据质量。安踏通过推动数据价值变现，将数据转化为商业价值，从而提升数据治理价值。

安踏的数据治理项目取得了显著的成效，数据质量得到了显著提高，数据孤岛得到了有效消除，数据安全得到了有效保障，决策效率得到了显著提升，业务创新得到了有效促进。

五、结论

数据治理是企业数字化转型的关键因素之一，对于企业的发展具有重要的意义。企业需要建立完善的数据治理体系，加强数据质量管理，推动数据价值变现，从而提升数据治理价值，实现企业的可持续发展。

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