随着社会的数字化程度不断加深，所产生的数据量呈爆发式增长，数据已经成为构建现代社会的重要元素。据国际数据公司（IDC）预测，2025年中国产生的数据总量预计将达到48.6ZB，占全球的27.8%。
在目前大数据的浪潮下，数据利用和管理在企业中的地位不断提高，需要数据治理将海量的数据转化为高价值的数据资产，提高数据质量，实现数据价值。
数据管理 – 派可数据BI可视化分析平台数据治理目标
数据治理其实就是不断提高业务数据的质量，增强数据的可信度，减少错漏的过程。对于管理人员来说，数据就是他们了解企业最重要甚至是唯一的渠道，所以，数据治理不是什么简单的优化提效，而是关乎企业发展的关键。
以企业发展为基准，大家可以初步确定确立数据治理的目标：
完整性：规范业务流程，完善数据库数据模型；准确性：增加数据质量考核标准，建立奖惩制度；及时性：优化数据存储调取时间，提升取数分析效率；一致性：确定数据指标体系，确保数据和业务相对应；唯一性：添加数据查询索引，避免数据库数据重复。数据治理流程
1、数据规划
企业管理人员必须先确定好数据治理的顶层设计，从思维的方向出发把企业文化变成数据驱动型文化，然后提前做好数据规范，将其融合到企业的KPI指标中，利用奖惩制度监督员工，把数据确立为企业的基石。
2、数据储存
部署商业智能BI，将企业原本拥有的业务信息系统以及其它不同来源的数据统一连接到数据仓库中，再经过ETL过程处理后，企业的数据质量就能飞速提高。
3、数据利用
数据分析人员可以通过可视化分析，从图表直连数据仓库取数，实现流程的自动化，避免出现其他干扰，然后通过联动、钻取等功能实现不同图表之间的互动，深化可视化分析报表展现的数据量和深度。
数据可视化 – 派可数据BI可视化分析平台
4、数据闭环
业务活动产生数据，分析人员利用数据判断出业务发展趋势，辅助管理人员对业务发展进行决策。在这么一个不断优化的闭环流程中，数据治理的效果就会越来越好，逐渐将企业数据精细化到极致，进而产生变革。
