数字经济时代，数据已经成为企业核心竞争力的重要组成部分。 随着数字技术在各个行业的广泛应用，企业之间的竞争也越来越多地表现为数据资源的竞争和信息技术应用能力的竞争，特别是随着数字经济时代到来，大数据、云计算产业等数字经济核心产业蓬勃发展，对企业信息技术能力提出了更高也更迫切的要求。 企业信息化建设要适应数字社会发展趋势，推进数字化转型；同时要加快形成以数据为关键要素、先进制造业为重要支撑、现代服务业为重点领域的数字经济发展格局；要加快培育壮大云计算、大数据、物联网和人工智能等新一代信息技术产业，大力拓展数据资源在各行业各领域中的应用。 在此背景下，如何更好地推进数字产业化和产业数字化转型、实现由数据驱动向全面智能驱动转变，是企业面临的重要课题。

一、数据治理工作重要性

数据治理工作是指通过一系列标准、规则和方法来保证数据质量和使用安全性，提高数据使用效率和效益，提升数据资源的整体价值。 目前，我国企业大多存在着内部制度不完善、流程不合理、标准不统一，部门之间、岗位之间缺乏协作关系等问题。 特别是随着5G时代到来，各类物联网及智能终端的快速普及，越来越多的人通过智能终端设备实时获取、处理和分析所需信息，这就需要大量的数据来支撑业务活动并指导决策。 但随着大量新兴技术及应用的不断出现，企业内部原有的制度和流程已经不能适应新技术发展和业务创新的需要而产生大量新的数据及信息。 因此，企业需要建立有效的数据治理体系以保证大数据平台在企业内部能够平稳运行，并能够持续发展。

二、企业开展数据质量管理的难点

数据质量管理是一项复杂的系统工程，需要建立健全数据管理体系，建立数据质量指标以及相应的标准规范。 企业在开展数据治理工作时主要面临以下困难： 1.企业缺乏数据治理基础：尽管在信息化建设过程中也进行了一定程度的数据治理工作，但由于企业没有一个相对完善和成熟的规范体系作为支撑，所以并没有建立起一套相对成熟和完善的数据质量管理体系，这给企业开展数据质量管理工作带来了很大的困难。 2.企业缺乏高素质人才：随着经济社会快速发展，技术更新速度加快，很多新技术不断出现，特别是大数据技术、人工智能与5G网络等新一代信息技术快速发展，对传统行业和企业产生了巨大冲击和影响。 3.相关配套制度不健全：目前虽然已经出台了一些相关文件或指导意见，但在具体实施过程中还存在一些问题并没有得到很好地解决。

三、企业开展数据质量管理的有效方法

企业可以通过建立数据治理组织架构，从组织、制度和流程三个方面开展工作，推动各业务系统、各业务条线建立完善的数据质量管理体系。 数据管理组织架构：在企业内部，需要建立数据治理组织，对数据进行全生命周期管理，将其纳入统一规划和领导下的全面管控；在企业外部，需要根据内外部信息需求制定统一标准、规范和要求，提升企业外部监管能力。 制度和流程：在内部，需要建立一套科学、规范、严谨的规章制度，来规范业务系统的流程；在外部，需要加强内外部沟通与协作机制。 数据质量标准：在数据质量指标方面，企业可以根据自身现状制定一套适合自己企业的数据质量指标体系；在数据质量控制方面，可以采用多种技术手段控制数据源头；在分析报告方面，要对各类分析结果进行深度挖掘；对于业务系统的运行、维护和管理人员要加强培训等。

四、总结

随着数字化转型的不断深入，数据已经成为企业生产经营的核心要素，如何利用好数据已成当务之急。 要实现企业在数字化时代的可持续发展，必须大力推进数据治理工作。 通过科学的数据治理，能够提升各部门、各领域的协同效率，提升企业的整体管理水平；同时能够保障企业在数字经济时代发展过程中不会被市场淘汰。

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