华为数字化转型中的数据治理实践

华为数字化转型中的数据资产管理实践
随着数字化时代的到来，数据已经成为各个企业竞争中不可或缺的重要资源。

华为作为全球领先的信息通信技术解决方案供应商，也在数字化转型中越来越重视数据资产的管理。

华为数字化转型中的数据资产管理实践主要包括以下几个方面： 1. 数据治理：华为建立了全球数据治理委员会，制定了一系列数据治理方针和标准，确保数据的质量、安全和可用性。

2. 数据分类和归档：华为将数据按照价值和风险分类，采用不同的存储方案和归档策略，确保数据的有效利用和安全保护。

3. 数据分析和应用：华为通过建立数据分析平台，对数据进行深度挖掘和分析，为企业决策提供有力支撑。

4. 数据共享和开放：华为将数据共享和开放作为数字化转型的重要目标之一，与合作伙伴共享数据，推动行业创新和发展。

总之，华为在数字化转型中注重数据资产的管理，建立了一整套完善的数据治理体系，为企业数字化转型提供了有力支撑。

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华为云DGC数据治理方法论一、数据治理的概念和目标：数据治理是指在组织内部规范、管理和保护数据资源的过程。

其目标是通过建立数据治理策略、规范数据操作、提高数据质量和安全性，从而减少重复工作、提高决策能力和数据价值。

二、华为云DGC数据治理的五个层级：1.数据文化层级：建立数据驱动的文化，让数据在组织内深入人心，使每个员工都能理解并善用数据。

2.数据治理治理层级：明确数据治理的目标、组织结构和职责，并制定数据治理规范和流程，确保数据治理工作的有效进行。

4.数据治理机制层级：建立数据质量管理、数据操作流程管控、数据风险管理等机制，确保数据的准确性、完整性和安全性。

5.数据治理技术层级：引入数据管理和治理的相关工具和技术，如数据目录、数据质量评估、数据安全加密等，提高数据治理的效率和效果。

三、华为云DGC数据治理的关键步骤：1.数据需求调研和分析：了解组织内各个部门对数据的需求和需求的优先级，分析数据质量和安全等问题。

3.数据资产库建设：建立数据资产库，对组织内的数据进行统一的管理和维护，包括数据的归档、备份和修复等工作。

4.数据质量管理：建立数据质量评估和监控机制，及时发现和处理数据质量问题，并制定数据质量提升计划。

5.数据安全管理：建立数据安全的策略和控制措施，保护数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和滥用。

6.数据操作流程规范化：建立数据操作的流程和规范，包括数据采集、存储、清洗、分析和发布等环节，确保数据的一致性和可靠性。

7.数据治理团队建设：建立专门的数据治理团队，制定相应的职责和工作流程，并提供培训和支持，推动数据治理工作的落地和实施。

四、华为云DGC数据治理的价值和效果：1.提供准确、可靠的数据支持：通过数据治理，可以确保数据的质量和准确性，为组织的决策和运营提供可靠的数据支持。

2.降低决策的风险：有效的数据治理可以降低组织决策的风险，减少错误决策的发生，并提高决策的准确性。

3.提高运营效率：规范的数据操作流程可以提高组织的运营效率，减少重复工作和资源浪费。

企业数字化转型如何做好数据治理？数据治理，这个词是近年来的大热门。

企业都知道数据治理很重要，它是数字化转型的基础。

数据找不到、看不懂、不准确、不及时，都会成为企业数字化转型路上的重大阻碍。

数据治理，就是用统一的数据管理规则，确保数据质量，让企业的数据清洁、完整、一致。

可是，到底怎么才能做到这些呢？各部门之间数据语言不通，形成“数据孤岛”，怎么才能打通它们？有了足够多的数据，又该如何“治理”？怎么把控数据的质量？怎么让数据能被用起来？这些问题困扰着很多企业，华为之前也都遇到过。

下面我们一起来看看，华为公司面对那些数据治理难题时具体是怎么做的。

数字治理谁来做？我想先问你一个问题，企业的数据治理工作应该谁来做？你会发现，大多数企业会把它当成一个IT问题，所以就交给IT部门去做。

但事实上，数据治理不是IT问题，而是业务问题。

为什么这么说？我来给你讲一个关于鸡蛋的例子。

欧洲市场上售卖的鸡蛋，每一个上面都有一个编码，相当于这枚鸡蛋的身份证号。

那一串数字代表什么呢？第一个数字，说的是母鸡饲养的方式，后面跟着的是生产国的代码，再加上具体出产地区、农场的代码，就是这个身份证号了。

别小看这几个数字，它们背后的规则是很严谨的。

就拿第一个数字“母鸡饲养方式”来说，有0、1、2、3四个级别，0代表生态饲养，这背后是什么规则呢？养鸡的场地室内每平方米最多6只母鸡，每只母鸡还必须保证室外活动，每只至少要有4平米的活动区域。

这还不算，农场饲养母鸡总数还不能超过3000只。

符合上面这几条，这只鸡蛋的身份证才能被打上0这个数字。

1代表野外饲养，刚刚说的那些指标就降低了一些，母鸡的活动范围小了，农场养鸡总数多。

2代表地面饲养，指标就更低一些，母鸡是不能外出活动的，3代表笼中饲养。

你看，从0到3，是有非常严格的相应的指标规定的，不是随意制定的标准。

而且，这个鸡蛋的身份证号，全欧洲通用。

为什么讲这个例子？我是想说，如果你把鸡蛋身份证号的工作直接交给IT部门，他们能完成吗？不能，因为他们技术再先进，也没有办法准确定义业务，必须是那些走访农场的一线业务人员，了解母鸡饲养环境，了解农场经营状况之后，才能制定出这样的数据标准，才能完成给鸡蛋打上身份证号这项数据管理工作。

HW数据治理方法论与实践方案目录1.数据治理￿￿2.数据治理体系3.信息架构4.数据底座5.数据质量管理6.数据安全管理HW数字化转型对数据治理的要求01020304￿￿数据￿￿数据￿￿与￿￿数据￿￿￿￿￿￿数￿￿业务与数据双驱动，加强数据联接建设，并能够以数据服务方式，灵活满足业务自助式的数据消费诉求针对汇聚的海量内外部数据，能够确保数据安全合规不断完善业务对象、过程与规则数字化，提升数据自动采集能力，减少人工录入基于统一的数据管理规则，确保数据源头质量以及数据入湖，形成清洁、完整、一致的数据湖，这是HW数字化转型的基础什么是数据治理业界主流的定义和内涵：•I S/IEC￿T RO38505-2:2018￿数据治理是关于数据采集、存储、利用、分发、销毁过程的活动的集合。

•GB/T4960.5-2018￿数据治理就是数据资源及其在应用过程中相关管控活动、绩效和风险管理的集合。

•￿￿数据￿理￿￿￿DAMA￿￿数据治理是指对数据资产资产管理行使权力和控制的活动集合（规划、监督和执行）。

•￿GB T 36073-2018￿￿数据￿理￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿包括组织架构、岗位设计、团队建设、数据责任等内容，是各项数据智能工作开展的基础。

对组织在数据管理和数据应用行使职责规划和控制，并指导各项数据职能的执行，以确保组织能有效落实数据战略目标。

狭义的数据治理和广义的数据治理：•￿￿￿数据治理￿指数据资源及其应用过程中相关管控活动、绩效和风险管理的集合，保证数据资产的高质量、安全及持续改进。

类似数据管控的含义，目标需要满足风险管理的需要和满足外部监管和合规的需要。

•￿￿￿数据治理￿指面向客户数据资产，进行数据汇集、加工、使用与价值实现的全生命周期管理。

通过建立数据管理体系，统一信息架构与标准，形成数据质量度量机制，建立企业数据平台，实现企业数据全流程贯通和数据价值应用。

取众家之长，HW 已建设成具有国际领先水平的数据管理体系☐ 60+份数据管理规范文件￿￿￿￿￿￿￿￿E///IBM ☐ 46+￿数据属性标准化☐ 200+数据管理专业人才￿￿￿￿A T &T HW 数据￿理￿￿￿￿￿￿￿N S ￿￿￿￿C …与￿￿标￿￿￿￿￿☐治理数据平台￿￿￿HW 数据工作历程：超前十五年的“新基建”战略第二￿￿￿实￿数据￿￿￿￿￿￿￿￿数￿￿￿￿第￿￿￿￿实￿数据￿￿￿￿￿￿￿￿￿与￿￿￿￿￿￿￿标￿建设数据底座及分析平台，实现数据可视、￿标￿引入IBM 数据管理框架，启动信息架构与数据质量建设，孵化各领域数据组织￿标￿3年内完成公司数据管理体系建设，5年内实现数据清洁共享，支撑数字化转型.全面启动数据治理.启动数据底座建设.启动数据服务化建设.启动数据分析平台建设.持续改进数据质量.在IBM 顾问指导下，建立数据管理框架.支撑GPO 的数据组织逐步建立.初步启动核心数据的信息架构建设.完成各领域数据Ow ner 任命.完成各领域数据标准建设.公司范围内建立了数据质量度量体系2018200720132014201720192021经过15年发展，HW当前数据治理整体蓝图数据￿￿￿￿￿￿￿￿政策1指引公司数据管理总纲信息架构标准￿￿￿￿数据源管理数据质量管理￿￿￿数据￿理￿￿￿￿2￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿治理￿数据&￿￿&I T￿：￿￿￿￿+数据￿￿3数据架构标准管理数据质量管理维￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿实数据￿￿￿理￿￿￿￿￿￿￿￿数据￿理￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿理数据￿￿￿￿￿￿￿数据￿理￿￿￿￿主数据在交易打通战略到执行信息价值链拉通度数据在报告打通业务交易到核算信息价值链拉通(CRM+/I S C+)产品创意到生命周期管理信息价值链拉通（IP D+）存量管理到问题解决信息价值链拉通（CR M+）数据￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿组织4数据Ow ner管理信息架构数据集成规范设计各数据管理部管理数据质量信息架构专家组管理数据分析流程56I T平台数据开发数据质量数据资产数据服务数据安全目录1.数据治理概述2.数据治理￿￿3.信息架构4.数据底座5.数据质量管理6.数据安全管理为什么要建设数据综合治理体系12345￿￿￿￿数据￿￿￿￿￿￿￿￿￿理￿￿I T￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿级处理￿￿治理￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿据建立公司级的数据治理政策1.数据￿理￿￿￿￿￿数据￿理￿￿￿本法￿•数据是公司核心资产，数据准确是有效内控的基础。

从华为实践看如何开展数字化转型（一）华为数字化转型的四个举措华为开展数字化转型有一张架构蓝图，这里的这张图是架构蓝图的简化版。

架构蓝图展示了在公司复杂的组织里面，如何把数字化转型的系统工程拆成一个个具体的举措和任务，并明确由不同的责任部门来完成。

当时定了四个主要举措：提升客户体验、提高作业效率、重构运营模式、打造数字平台。

围绕这四点，我讲几个具体的案例。

1.提升客户体验围绕着运营商、企业、消费者这三类客户，怎么去提升客户的体验？怎么让客户跟华为做生意的旅程更加顺畅、简单、高效？【案例1】云上展厅，为运营商客户打造随时随地、身临其境的方案体验通业最大的一个展会是巴塞罗那展，华为每年是最大的一个参展商，会把部分展厅整个包下来，投入非常巨大。

去年疫情时，巴塞罗那展会方直到开幕前五天，才通知所有的参展商说今年取消了。

那时华为很多准备工作都做了，客户也约了，怎么办？当时公司提出来，我们要在10天之内，做一个线上巴展。

这个事情我们做成了。

花了不到10天时间，我们把现场布置到参展的所有产品和解决方案，全部通过AR+视频+人工讲授方式搬到了线上。

约客户看展，我印象很深的是日本的一个客户，他观光完展厅跟我们高层交流的时候，就提出除了展现的产品，我们的数字化展厅能不能卖给他们，来拓展他们自己的业务？所谓“买椟还珠”，他觉得这个“盒子”还挺好的，想买。

为什么当时我们能做成这个事情？因为之前我们的产品数字化已经把产品的外形、特性等都做了数字化，我们的营销数字化也早已经把展会的流程、展台做了数字化，有了这些数字化模型，我们很快就可以拼出来一个巴塞罗那展，当然也可以拼出来一个北京通展，新加坡展……其实没有什么区别。

云上展厅只是客户数字化体验的一部分。

我们统计过，疫情期间我们的客户拜访、交流数量不降反升，高层会议从以前线下每月30场，增长到疫情期间线上每月100多场，因为以前领导们飞来飞去的时间都省下来了，反而能见更多客户。

数据治理三大阶段实践方案V1随着数字化时代的到来，数据已经成为企业管理和运营中不可或缺的资源。

但同时，由于数据的快速增长和多样化，数据管理和治理也面临着诸多挑战。

为了解决这一问题，许多企业开始探索数据治理的实践方案。

在这篇文章中，我们将围绕“数据治理三大阶段实践方案V1”来介绍如何实现有效的数据治理。

一、理解数据治理的意义与目标在进行数据治理之前，我们必须要了解数据治理的意义和目标。

数据治理的主要目标是确保数据的准确性、可靠性、安全性和合规性，并保证企业可以通过数据获得更好的管理和经营效果。

为了实现这一目标，我们需要制定一套系统的数据治理策略和规范，并确保所有的数据管理工作都遵循这些策略和规范。

二、实施数据治理的三大阶段1. 数据管理阶段数据管理阶段是数据治理的第一阶段，主要任务是建立数据清单、确定数据定义、规范数据格式以及制定数据使用和管理政策等。

在这个阶段，我们需要进行数据分类和规范化，并建立数据收集和使用的流程和规范，确保数据在收集、存储和使用过程中得到较好的保护。

2. 数据控制阶段数据控制阶段是数据治理的第二阶段，主要任务是制定数据访问和权限控制政策，并确保数据的安全性和可靠性。

在这个阶段，需要建立数据访问的权限管理机制和审核机制，并采用各种技术手段、如加密技术、访问控制技术等来保证数据的安全性和保密性。

3. 数据优化阶段数据优化阶段是数据治理的第三阶段，主要任务是对数据进行分析和优化，提高数据的价值和效用。

在这个阶段，需要建立数据挖掘和分析平台，并整合各个部门的数据资源，对数据进行深度挖掘和分析，以发掘数据潜力，提高数据的效用和应用价值。

三、总结数据治理是企业数字化转型过程中必不可少的工作，一个成功的数据治理方案能够有效提升企业运营效率和管理水平。

在实施数据治理方案时，需要明确数据治理的意义和目标，同时要按照数据管理、数据控制和数据优化三大阶段的要求进行实施，通过制定规范和建立效用平台等手段，来实现数据的价值最大化。

华为数据之道-读书笔记1、华为数字化转型蓝图举措1：实现“客户交互⽅式”的转变，⽤数字化⼿段做厚、做深客户界⾯，实现与客户做⽣意更简单、更⾼效、更安全，提升客户体验满意度，帮助客户解决问题。

举措2：实现“作战模式”的转变，围绕两⼤业务流，以项⽬为中⼼，对唯⼀线精兵团队作战，率先实现基于ROADS的体验，达到领先与⾏业的运营效率。

举措3：实现“平台能⼒”提供⽅式的转变，实现关键业务对象的数字化并不断汇聚数据，实现流程数字化和能⼒服务化，⽀撑⼀线作战⼈员和客户的全连接。

举措4：实现“运营模式”的转换，基于同⼀数据底座，实现数字化运营与决策，简化管理，加⼤对⼀线⼈员的授权。

举措5：云化、服务化的IT基础设施和IT应⽤，统⼀公司IT平台，同时构建智能服务。

2、华为数字化转型对数据治理的要求基于统⼀的数据管理规则，确保数据源头质量以及数据⼊湖，形成清洁、完整、⼀致的数据湖，这是华为数字化转型的基础。

业务与数据双驱动，加强数据联接建设，并能够以数据服务⽅式，灵活满⾜⾃助式的数据消费诉求。

针对汇聚的海量内外部数据，能够确保数据安全合规。

不断完善业务对象、过程与规则数字化，提升数据⾃动采集能⼒，减少⼈⼯录⼊。

3、华为数据治理实践4、华为数据⼯作框架数据源：业务数据化是数据⼯作前提，通过业务对象、规则与过程数字化，不断提升数据质量，建⽴清洁可靠的数据源。

数据湖：基于“统筹推动、以⽤促建”的建设策略，严格按六项标准，通过物理虚拟两种⼊湖⽅式，汇聚华为内部和外部的海量数据，形成清洁、完整、⼀致的数据湖。

数据主题联接：通过五种数据连接⽅式，规划和需求双驱动，建⽴数据主题联接，并通过服务⽀撑数据消费。

数据消费：对准数据消费场景，通过提供统⼀的数据分析平台，满⾜⾃助式数据消费需求。

数据治理：为保障各业务领域数据⼯作的有序开展，需要建⽴统⼀的数据治理能⼒，如数据体系、数据分类、数据感知、数据质量、安全域隐私等。

华为数据治理和数字化转型方法论1. 概述在当今数字化时代，数据治理和数字化转型成为各行各业关注的焦点。

华为作为全球领先的信息和通信技术（ICT）解决方案供应商，不仅在技术创新上取得了显著成就，也在数据治理和数字化转型方面积累了丰富的经验和方法论。

本文将从华为的角度探讨数据治理和数字化转型的重要性，并共享华为的方法论和个人理解。

2. 数据治理的重要性数据治理是指企业如何全面管理和利用数据。

在数字化转型的过程中，高质量的数据治理至关重要。

良好的数据治理可以提高数据的准确性和可靠性，帮助企业做出更准确的决策。

数据治理可以提高数据的可访问性和可用性，帮助企业更好地利用数据价值。

数据治理还可以提高数据的安全性和合规性，有效保护企业和用户的隐私和安全。

3. 数字化转型的方法论数字化转型是指企业利用数字技术和创新模式，重塑业务、增强能力和提升竞争力。

华为提出了“四个全面”的数字化转型方法论，即全面感知、全面连接、全面智能和全面赋能。

全面感知是指通过物联网和大数据技术实现对业务和环境的全面感知，以便做出准确决策。

全面连接是指通过云计算和物联网技术实现设备和资源的全面连接，创造更多商业价值。

全面智能是指通过人工智能和自动化技术实现业务的智能化和自动化，提升效率和体验。

全面赋能是指通过数字化技术赋能员工和合作伙伴，共同创造更大的商业价值。

4. 华为的数据治理实践华为在数据治理方面有着丰富的实践经验。

华为建立了完善的数据管理体系和流程，确保数据的准确性和完整性。

华为利用先进的技术，如人工智能和大数据分析，对数据进行深度挖掘和分析，发现潜在的商业价值。

华为重视数据安全和合规，采取严密的控制和监管措施，保护企业和用户的数据安全和隐私。

5. 个人观点和总结作为数据治理和数字化转型领域的专家，我认为华为的方法论和实践经验对于其他企业具有重要的借鉴意义。

企业应该重视数据治理的重要性，建立完善的数据管理体系和流程。

企业应该积极推动数字化转型，利用先进的技术提升业务能力和竞争力。

数据治理推动数字化转型路径一、数据治理的基本概念与重要性数据治理是组织内部管理和利用数据的一系列政策、流程、标准和度量，旨在确保数据的质量、可用性、完整性和安全性。

在数字化转型的浪潮中，数据治理扮演着至关重要的角色。

它不仅关系到数据的合规性，更是推动企业创新和增长的关键因素。

1.1 数据治理的定义与范畴数据治理通常包括数据质量、数据安全、数据隐私、数据访问和数据生命周期管理等方面。

通过有效的数据治理，企业能够确保数据的准确性和可靠性，从而为决策提供坚实的基础。

1.2 数据治理对数字化转型的推动作用数字化转型是指企业通过采用新技术和流程，实现业务模式和运营方式的转变，以提高效率、降低成本、增强创新能力和市场竞争力。

数据治理在此过程中提供了数据支持和保障，是实现数字化转型成功的关键。

1.3 数据治理面临的挑战随着数据量的激增和数据类型的多样化，数据治理面临着数据整合、数据安全、数据隐私保护等多重挑战。

如何有效地应对这些挑战，是企业在数字化转型过程中需要解决的问题。

二、数据治理的实施策略与方法实施数据治理是一个系统工程，需要企业从组织结构、技术架构、流程制度等多个维度进行综合考虑。

2.1 构建数据治理框架企业需要建立一个全面的数据治理框架，明确数据治理的目标、原则、角色和责任。

这个框架应该包括数据治理会、数据管理团队以及相关的政策和程序。

2.2 制定数据治理政策制定清晰的数据治理政策是确保数据治理有效实施的基础。

这些政策应该涵盖数据的采集、存储、使用、共享和销毁等各个环节。

2.3 技术工具与平台的运用利用现代技术工具和平台，如数据质量管理工具、数据集成工具、数据仓库和大数据分析平台，可以提高数据治理的效率和效果。

2.4 数据文化的培养培养一种以数据为中心的企业文化，鼓励员工认识到数据的价值，并在日常工作中积极参与数据的管理和使用。

2.5 数据治理的持续改进数据治理是一个持续的过程，需要不断地评估、监控和改进数据治理的策略和实践，以适应不断变化的业务需求和技术环境。

企业数字化转型如何进行完善治理一、引言在数字经济时代，企业数字化转型已成为企业实现可持续发展的重要途径之一，也是企业发展的必然趋势。

然而，数字化转型的过程中，如果缺乏完善的治理机制，会带来许多不利影响，甚至会导致企业遭遇灾难性的损失。

因此，本文针对企业数字化转型的治理问题，提出了一些有效措施，以帮助企业更好地进行数字化转型。

二、数字化转型治理的定义与意义数字化转型治理是指企业在数字化转型过程中，通过建立完善的治理机制，以保证数字化转型顺利进行，降低转型带来的各种风险，最终实现数字化转型的目标与价值。

数字化转型治理的意义在于：- 促进数字化转型的质量与效率；- 降低数字化转型的风险；- 提高数字化转型过程的透明度与公正性；- 保障数字化转型的可持续性。

三、数字化转型治理的关键要素数字化转型治理的关键要素包括以下方面：1. 战略规划：企业数字化转型治理需要建立在战略规划的基础之上，明确企业数字化转型的目标、流程、时间、资源等方面的规划。

2. 组织架构：企业数字化转型需要建立具有监督、管理、决策和执行职能的数字化转型管理机构，明确数字化转型的责任分工。

3. 人才支持：企业数字化转型需要具备与数字化经济相关的人才，包括数据科学家、开发工程师、网络安全专家等。

4. 数字化技术：企业数字化转型需要具备数字化技术，包括云计算、人工智能、区块链等。

5. 数据资产：企业数字化转型需要建立起数字化资产体系，包括数据资产、知识产权等。

四、数字化转型的治理措施1. 建立数字化转型治理委员会：由高层管理者、数字化转型的责任主体、技术专家组成，定期研究数字化转型的战略规划、预警风险、监督落实等工作。

2.建立数字化转型管理规章制度：包括数字化转型管理的职责、权利和义务等方面的规章制度。

3. 加强数据资产的管理：制定数据资产的分类、维护、使用、保护等制度，保障数据资产的安全、可靠、可用。

4. 建立数字化技术应急预案：针对数字化转型过程中可能出现的各种风险，建立数字化技术应急预案。

企业数字化转型中的数据治理随着信息时代的到来，企业数字化转型已经成为当今企业必须追求的重要目标之一。

在数字化转型过程中，数据治理变得非常重要，因为它可以确保数据的质量、准确性和可靠性，保证企业运营顺畅，提高决策的质量。

一、什么是数字化转型？数字化转型是通过技术和数字化手段来改变企业的运营模式和商业模式，以提高企业的效率、创新和竞争力。

数字化转型主要包括以下几个方面：1. 业务流程数字化：将人工操作的业务流程数字化以提高效率和减少误差。

2. 数据数字化：优化数据采集，并将数据转化成数字化的格式以提高数据可用性和可读性。

3. 用户体验数字化：通过数字化手段来改善用户体验以提高客户满意度和忠诚度。

二、数据治理在数字化转型中的地位数据是数字化转型中的关键资产，是企业数字化转型的核心。

由于大量数据的产生和存储，数据治理变得极其重要。

数据治理包括保证数据的质量、准确性、时效性和一致性等，以确保企业运营的可靠性。

数字化转型需要对数据进行有效的控制和管理，数据治理则是实现这一目标的必要手段。

数据治理可以帮助企业在数字化转型过程中打破信息孤岛，确保数据的完整性、可追溯性和可信度，实现数据资产最大化的价值。

三、数字化转型中的数据治理实践1. 规划数据治理策略企业在数字化转型之前，应提前规划数据治理策略，包括数据规范、数据分类、数据标准和数据访问等方面，确保数据可控、可管理、可用和可信。

2. 数据采集与清洗企业应在数字化转型之前规划和实施数据采集和数据清洗策略，确保数据的准确性、完整性和可靠性。

此外，企业还应建立数据采集和数据清洗的标准流程，以确保数据处理的一致性和可持续性。

3. 数据安全与隐私保护数据安全和隐私保护是数字化转型中的重要问题。

企业应在数字化转型之前规划和实施严格的数据安全和隐私保护政策，建立完善的数据安全和隐私保护机制，保护企业和客户的安全和隐私。

4. 数据应用与监督数字化转型的目的是为了使企业数据更有价值，因此，数据治理必须在所有数据的使用和应用过程中具有严格的监督和管控。