數據已成為企業的核心資產和重要戰略資源，是重要的生產因素。在數據驅動的數字時代，企業只有將核心業務數據更好地掌握在手中，才能從中萃取更大的業務價值，進而優化產品管理，拓展市場新渠道，打造企業核心競爭力，而數據治理就是挖掘這些價值的重要手段和工具。那麼，對企業而言，如何才能將數據轉化為數據資產呢？
企業的數據治理指的是企業對所擁有的數據資產的治理。但是，並非企業所擁有的所有數據都能被稱為數據資產，只有其中關乎重大商業利益的數據資源才是數據治理的對象。重要的數據資源可以為企業帶來顯著的商業利潤，因此這些數據資產也是企業公司資產的重要組成部分。數據治理需要在企業戰略層面從上至下進行推動，通過建立組織架構，制定和實施系統化的制度、流程和方法，確保數據統一管理、高效運行，並在經營管理中充分發揮價值的動態過程。如，2018年國銀行保險監督管理委員會正式發佈了《銀行業金融機構數據治理指引》，要求銀行業金融機構應當將數據治理納入公司治理範疇，建立自上而下、協調一致的數據治理體系；並根據數據治理情況評價公司治理水平，甚至與監管評級掛鉤。
對於普通企業而言，其數據治理的關鍵環節主要包括：企業端數據治理的整體策略和方向、明確企業數據的範圍和分佈、打破數據壁壘，實現數據互通和共享，以及實現數據質量閉環管控等四項主要工作。
其中，企業的數據戰略的制定是數字化轉型工作開展的首要工作，是組織開展數據工作的願景、目的、目標和原則，是組織開展各項數據相關工作的宗旨和指引，同時也引領了企業數據治理的方向。以銀行業為例，現如今全球銀行業已經全面步入數字化時代，領先銀行紛紛實施數據化創新戰略，在過去的五年中，圍繞著數字化、大數據、金融科技、敏捷銀行、開放銀行和生態圈六個領域，國內外銀行紛紛開啟探索之旅。
其次是數據資產盤點，即解決“有什麼”（數據資產）的問題，為後續“用什麼”（數據資產）、“如何用”（數據資產）等問題。其工作目標主要有四點：一是通過對關鍵系統關鍵數據資源的梳理，形成企業數據資產目錄；二是通過數據資產盤點，推進企業數據整合共享以及相關標準化工作；三是分析總結企業數據資產現狀及問題，開展治理工作，提升數據質量；四是以體現數據價值為目標，推進數據資產使用，實現數據價值最大化。
第三是打通數據壁壘，加強數據共享。目前大多數企業的系統建設為“煙囪式”，各個系統如同煙筒一樣獨立支持業務應用，僅在功能層面有少許交互，而企業未建立統一的數據彙總、整合平臺，導致各個系統之間的數據壁壘嚴重，數據無法釋放價值。為避免因未開展數據規範造成的不良影響，可從以下兩點入手：第一，企業應建立統一的、權威的數據規範——數據標準。數據標準從業務屬性、技術屬性和管理屬性三方面定義了數據分類、數據標準名稱、業務定義、取值範圍、數據類型、數據長度、數據定義部門等內容，闡明瞭數據“應該是什麼”的問題。第二，企業應將數據標準落實系統開發中，保證新系統中產生的數據都滿足數據規範要求，具體的流程包括：在需求提出階段審查數據需求是否符合數據標準要求；在需求設計及系統開發階段嚴格遵守數據標準進行系統設計及開發；在測試階段納入數據規範測試，檢查數據規範的落實情況；通過以上機制，從技術流程控制角度，保證了新建系統中的數據滿足規範要求。針對已有系統中不滿足數據標準的情況，應適時開展系統改造，在系統層面落地數據標準，保證已有系統增量數據的規範性；對於存量數據，可根據需要進行存量數據的專項整改。
最後是構建數據治理三道防線，實現數據閉環管控。“數據治理三道防線”是數據管理的組織架構，是數據管理全面化、體系化的具體體現。三道防線分別為：業務管理條線、數據治理管理條線以及審計監督條線，三道防線融合了企業前、中、後臺的部門和人員，只有各負其責，加強“三道防線”的溝通聯繫，形成合力，實現信息共享、聯動互動、合理覆蓋，才能建成有效的全面數據治理體系，切實提升數據管理水平，充分釋放數據價值。
數字經濟正在改變我們生活和工作的方方面面，而數據是數字經濟的核心，對企業而言，數據更是企業重要的資產，未來只有擁有大量數據並效利用的企業才能在競爭中獲得優勢……
