数据治理是数据资产入表前的重要环节之一。企业需要建立一套完整的数据治理体系，包括数据采集、存储、处理、分析、共享等环节，以此保障高品质、高价值数据资源供给。在数据治理过程中，企业需要明确数据的来源、目的、质量标准、使用权限等，以确保数据的合规性和规范性。建立和维护数据血缘有助于后续数据资产评估和入表过程中实现精准的成本分摊，有望从数据资产角度助力业务财务精细化管理。
1.1 数据治理的定义
数据治理是企业中涉及数据使用的一套管理行为。它由企业数据治理部门发起并推行，数据治理旨在制定和实施对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。
根据国际数据管理协会（DAMA）的定义，数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。而国际数据治理研究所（DGI）则将其定义为，通过一系列信息相关的过程来实现决策权和职责分工的系统。
简单来说，数据治理主要涉及到数据的整个生命周期管理、数据质量管理、数据安全性和合规性管理等多个方面，它确保了企业能够有效地管理和控制数据资产，以便最大限度地发挥其价值并降低潜在风险。
1.2 数据治理的目标
数据治理的目标是使企业能够将数据作为资产进行有效管理。它提供了一套治理原则、制度、流程和整体框架，设立了管理指标，以监督数据资产的管理，并在数据管理过程中指导各层级的活动。数据治理的目标主要包括以下几个方面：
一是提高数据质量：通过规范数据采集、存储、处理等流程， 建立数据清洗、去重、校验等多种机制，以提高数据的准确性、完整性和一致性。
二是促进数据共享：在保障数据隐私和安全的前提下，打破不同部门间的信息孤岛，促进数据共享，实现跨部门、跨领域、跨企业的数据互通，提升业务流程效率和数据应用价值。
三是保障数据安全：通过建立完善的数据安全体系和安全策略，降低数据泄露、数据丢失等风险，提高数据的安全性和可靠性。
四是优化业务流程：通过数据治理，规范各项业务流程和数据标准，简化流程，提高效率，降低成本，从而实现业务运营的顺畅和高效。
五是符合法规要求：遵守相关法规和合规要求，确保数据的合法合规使用。
通过数据治理，实现提高数据的质量、保障数据安全、确保数据合法合规、促进数据共享等目标，为数据资源入表提供前提条件。
1.3 数据治理的价值
数据治理的主要价值在于确保数据在企业中得到有效的管理、利用和保护，从而支持企业的战略目标、提高效率、降低风险，并推动创新和竞争优势的实现。这些价值因企业的特定需求和行业而异，但数据治理通常被认为是数据管理的核心组成部分，对企业的长期成功至关重要。
数据治理价值主要包括以下几个方面：
一是数据合规性和法律遵守：数据治理有助于确保企业的数据处理活动符合法律法规和行业标准。这可以降低法律风险，避免潜在的罚款和法律诉讼。
二是数据质量提升：数据治理通过定义数据质量标准和规范， 有助于提高数据的准确性、完整性和一致性。
三是决策支持：数据治理确保数据可用并易于访问，以支持企业内的决策制定过程。高质量、高一致性的数据有助于制定更明智的决策，从而降低了因不准确或不完整数据导致的风险。
四是效率提升：数据治理有助于消除数据冗余、提高数据利用率和降低数据存储和管理成本。
五是创新和竞争优势：通过更好地理解和利用数据，数据治理可以促进创新，并帮助企业更好地适应市场变化，增强企业的竞争优势。
六是风险管理：数据治理有助于识别和管理数据相关的风险， 包括数据泄露、数据丢失和不当使用等风险，同时可提高企业的数据安全性。
七是数据共享和合作：通过明确数据的定义、规则和权限， 数据治理可以促进数据在企业内和与合作伙伴之间的共享。
八是提高数据文化：数据治理有助于在整个企业中建立数据意识和数据驱动的文化，使员工更好地理解数据的价值和用途。
