数字化转型是经济高质量发展的重要引擎，是构筑国际竞争新优势的有效路径，是构建创新驱动发展格局的有力抓手。

数据是数字化转型的基础，只有做好数据治理，充分挖掘数据价值，才能更快、更好地推进数字化转型。

何为数据治理？

治为整治，关注数据质量，保障数据稳定性、准确性，合理控制数据的生命周期，降低成本。理为梳理和管理，数据的基本信息、状态、关联关系等，目标是搞清有哪些数据、从哪来到哪去，最终用到什么地方。

数据治理就是进行数据架构、数据标准、数据质量、数据安全等领域的建设和管理的全流程。本质是盘点数据资产、提升数据质量，实施数据全生命周期的管理。

数据治理的目的

数据治理的目的在于确保数据的质量，可用性，可集成性，安全性和易用性。

随着数字化转型速度加快，政府、企业的数据量得到爆炸性增长。据相关报道，2020年，我国数据总量有望达到8000EB，占全球数据总量的21%，成为名副其实的数据资源大国和全球数据中心。

面对如此庞大的数据，如何打通数据，消除数据孤岛，做好数据治理，挖掘数据价值，更好地利用数据已经成为政府、企业数字化转型的关键。

以人民数据(国家大数据灾备中心）资产服务平台的城市经济大脑为例，通过已有数据资源，充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，对交互、离散化和非结构的海量数据进行融合治理，动态监测城市经济发展，用数据为城市经济“造影”，发现经济发展的“堵点”，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能地方传统产业转型升级，助力地方政府数字化治理、数字化决策。

人民数据(国家大数据灾备中心）资产服务平台城市经济大脑——全景洞察

人民数据(国家大数据灾备中心）资产服务平台城市经济大脑——企业云图

数据治理的意义

分析机构BARC在一项研究中对全球378家公司进行了调查，96%的受访企业认为，数据治理已经不可或缺，而且未来将继续在企业中发挥核心作用。调查显示，合规性（64%）、更有效地使用数据（54%），以及与业务相关的内部和外部数据的不断增加（54%）是企业制定数据治理计划的主要驱动因素。

数据治理就像淘米一样，以前淘米淘的其实是米中的砂石和杂质。现在的米都很干净，淘米是为了获得更好的口感，目的与意义就完全不一样了。

在数据质量国家标准《GB/T 36073-2018》数据管理能力成熟度评估模型中定义，应该从数据战略、数据治理、数据架构、数据标准、数据生命周期、数据应用、数据质量、数据安全等八大方面进行评估。

数据治理要了解政府、企业的需求，并按照从上而下的策略进行开展数据管理的现状调研，摸清楚数据资产的分布、数据的质量、数据的管理现状、数据应用需求等情况，从而更好地对数据产生、采集、处理、加工、使用等过程进行规范。通过统一数据标准，制定合理的数据治理流程和制度，规范数据生产供应。通过提升数据质量、控制数据安全，让数据发挥出最大的效益。

人民数据资产服务平台以建立数据合法合规流通机制为目标，以数据确权认证为出发点，归集、聚合国家数据、政府数据、行业数据，推动数据在安全、合法管控前提下的流通和应用，推动数据与人工智能、区块链、物联网等技术融合创新，协助党和政府管好数据，用好数据，服务数据执政、数字经济、数字社会构建。