一、不同阶段的数据治理现状
美国管理信息系统专家理查德·诺兰通过总结200多家企业发展信息系统的实践和经验，提出了著名的诺兰模型。诺兰模型分析了信息化发展的一般规律，他将这个规律分为6个阶段：起步阶段、扩展阶段、控制阶段、集成阶段、数据管理阶段和成熟阶段六个阶段。
二、不同实力的企业数据治理现状及措施
国内企业由于经济实力不同，行业特点不同，信息化程度不同。不同行业、不同企业的数据管理和数据治理情况也不尽相同，有的行业甚至才刚刚起步。因此各行业的企业数据治理发展情况并不均衡，企业数据治理现状可以大致分为以下3类。
1.实力雄厚的企业，信息化起步较早。企业的业务对信息化和数据的依赖程度较高,大约在10年前就开始实施数据治理， 目前已形成较为完善的数据治理体系。例如，BAT等互联网企业、金融业的各大银行、三大电信公司、国家电网等企业。对于这类企业，他们已经有了相对完善的数据治理体系，需要注重加强数据应用，加快数据驱动的创新步伐，稳固提升数据质量和数据变现能力。
2.实力一般的企业，在单业务条线上信息化的应用程度较高。这类企业数据治理的普遍现状是：早期的信息化缺乏整体规划，建设了多个信息系统，沉淀了大量的数据，但缺乏统一的数据标准，系统之间的数据没有打通，形成了一个个“信息孤岛”。该类企业对数据价值的认识度很高，迫切希望通过发挥数据的价值，驱动企业管理和经营模式的创新。他们开始对数据进行大规模的整合，并基于此进行一些数据治理和应用方面的探索。目前国内的大型生产制造企业普遍存在“信息孤岛”的问题。对于这类企业，“信息孤岛”问题严重，数据不能互联互通，不能按照用户的指令进行有意义的交流，数据的价值不能充分发挥，其数据治理已迫在眉睫。这类企业应加强数据资源的整合和治理，充分释放数据的价值。
3.实力相对薄弱的企业，信息化刚刚起步，部分企业使用了财务软件、OA系统、ERP系统，数据存放在部门的系统中，甚至有些数据存放在个人电脑中，数据的共享程度较低。该类企业的战略目标是以生存为主，更关注业务和财务，在信息化上的投入较少。我国的中小企业多数属于这一类。对于这类企业，在数字化浪潮下，企业的信息化虽然薄弱，但如果打好数据基础，未必不是企业改革创新、实现“弯道超车”的最佳时机。
