数据治理成功的要素有哪些？

　　数据治理是诸多数据问题的全面解决之道。根据DAMA（国际数据管理协会）的定义，数据治理是指对数据资产的管理活动行使权力和控制的活动集合。

数据治理

　　一、发展战略目标

　　战略是选择和决策的集合，共同绘制出一个高层次的行动方案，以实现更高层次目标。数据战略是企业发展战略中的重要组成部分，是数据管理计划的战略，是保持和提高数据质量、完整性、安全性和存取的计划，是指导数据治理的原则。

　　二、数据治理组织

　　数据治理的组织包括制度组织和服务组织。制度组织主要负责数据治理和数据管理制度。这些组织是跨职能的，通常商业银行会建立数据治理委员会、数据管理制度团队等组织，负责整体数据战略、数据政策、数据管理度量指标等数据治理规程问题。

　　三、制度章程

　　制度章程是确保对数据治理进行有效实施的认责制度，其中一些是数据治理职能的职责，也包括其他数据管理职能的职责。数据治理是高层次的、规划性的数据管理制度活动。换句话说，数据治理是主要由数据管理人员和协调人员共同制定的高层次的数据管理制度决策。

　　四、流程管理

　　流程管理包括流程目标、流程任务、流程分级。根据数据治理的内容，建立相应的流程，且遵循本单位数据治理的规章制度。实际操作中可结合所使用的数据治理工具，与数据治理工具供应商协商，建立符合企业的流程管理。

　　五、技术应用

　　技术应用包括支撑核心领域的工具和平台，例如数据质量管理系统、元数据管理系统等。他们是数据治理能够顺利开展的技术保障。只有建立丰富的数据治理工具和平台，才能从各个领域有效的进行数据的管理和治理，才能有效提高企业的数据价值。

　　基于大数据的人工智能时代的到来，为各行业带来基于数据资产进行业务创新、管理创新的契机，伴随着企业数字化转型过程，越来越多的数据被收集，大数据治理将为企业提供更全面更准确的数据，从而有可能推动社会治理也由传统的人类精英经验治理向基于大数据的智能化治理转型。