你会思考数据治理是什么？数据治理是否适合你？如何实施。简单来说，数据治理就是处理数据的策略——如何收集、验证、存储、访问、保护和使用数据。数据治理也还包括谁来查看，使用，共享你的数据。 随着大数据时代的推进，以上这些问题日益突出，越来越多的企业依赖采集、治理、储存和分析数据，并实现他们的商业目标。
数据安全治理的主要障碍不包括缺乏数据安全治理意识和重视、缺乏数据安全治理框架和策略、缺乏专门的数据安全治理团队、缺乏数据安全治理的实践经验。缺乏数据安全治理意识和重视：许多企业和组织没有充分认识到数据安全治理的重要性，缺乏对其的重视和投入，导致数据安全治理工作难以得到必要的支持和资源。
企业数据治理的目标是确保企业数据的准确性、一致性、安全性和有效利用，从而实现企业业务的高效运作和战略目标的有效支持。首先，企业数据治理旨在确保数据的准确性。这意味着要确保数据在输入、处理和使用过程中的正确性，避免因为数据错误导致的决策失误和业务风险。
绿色咖啡公司为了建立企业范围的数据治理，需要处理好以下几方面的管理和组织：战略管理：企业需要制定明确的战略规划，包括数据治理的目标、原则和实施计划。这可以帮助企业明确数据治理的重要性和价值，为数据治理提供战略指导。组织架构：企业需要建立专门的数据治理团队，并明确其在组织中的地位和职责。
建议：一定要先想好，再行动，磨刀不误砍柴工，找好切入点。如果企业暂时想不清楚如何做，建议先请厂商帮助做一个小型的数据治理咨询项目，先梳理分析，找到切入点。这个阶段工作的重点应该是理清企业数据现状和问题，发现需要解决的问题和每类数据的建设难易度和最佳路径，并提出建设先后顺序。
国内外真正能做数据治理的公司并不多，国内厂商主要有四个来源，物资编码管理厂商（2010年前入行，最早也最普及）、PDM厂商（基本是大BOM的概念，较晚）、ERP厂商（最晚，但是也属于编码管理的延续）和其他后续（2015年后）入行的。国外厂商主要有IBM、sap、orcale、informatica达索、StiboTalend。
