虽然数据治理并没有一个标准的概念界定，CPDA数据分析师将从宏观、中观和微观的角度带你了解数据治理。

宏观上，数据治理指的是全球治理，即在大数据时代，以、国际组织、多利益攸关方等为主体，对数据权利、流通、管理等方面的治理；中观上，数据治理是指公共治理，即区域和对其主权范围内的数据质量、权属、流动机制等方面的宏观管理；微观上，数据治理指的是个体的数据管理，即对数据的实用性、 可用性、完整性和安全性的整体管理。

据CPDA数据分析师了解，企业数据治理主要包含以下几方面内容：确保信息利益相关者的需要评估，以达成一致的企业目标，这些企业目标需要通过对信息资源的获取和管理实现;确保有效助力业务的决策机制和方向;确保绩效和合规进行监督。从技术实施角度看，数据治理包含“理”“采”“存”“管”“用”这五个步骤，即业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。

那么，数据治理能解决哪些问题呢？

首先，数据治理能够优化数据质量、保障数据安全、维护数据主体权利、提高数据流通效率。大数据时代的数据具有5V特征(数据体量大(Volume)、数据类型多(Variety)、 处理速度快(Velocity)、价值密度低(Value)准确性 (Veracity))。数据治理能够压缩数据体量、提高价值密度，促进数据资产价值化。其次，数据治理能够实现数据共享、数据准确和数据可用。