在企业数据建设过程中，大数据治理越来越受到企业的重视。在数据建设治理的过程中，对企业的IT治理观念和数据治理项目实施团队要求都比较严格，对于企业来说，企业自身IT信息化建设的基础建设能否支撑当前的数据分析和数据治理，是企业能否进行数据治理的必要条件。

另一方面，大数据治理需要行业经验丰富的项目实施团队与企业业务部门一同深入挖掘企业的元数据，不同行业数据的类型都是各不相同的。首先要分析企业是否具有元数据，以及数据类型、字段是否缺失，通过数据来反推业务，共同升华企业业务，保证业务的完整性、合理性，当然在数据梳理的过程中各个业务部门（业务系统方）的配合能否到位，也起着举足轻重的作用。

有了数据后，数据是否统一、精准？线上线下的数据是否同步？多数企业信息化是存在遗漏的，部分业务数据仍在线下运转来支撑企业业务的正常运行，那么线下数据的处理就是一大难点。这个问题通常可以使用数据上报平台将线下的数据录入到主数据平台中，通过主数据治理将数据进行清洗，按照对应的标准治理，将数据做到统一、准确、由量变到质变，为整个企业信息化平台提供精准、统一的数据。

数据治理后在业务层面的数据可以说是隐形的，此时便极大地凸显数据分析治理的重要性，通过数据可视化来进行数据的分析展现，依次进行数据分析、预测问题以及发现问题所在，进而治理问题，为企业高层能够准确的把握行业走向，运筹帷幄提供指南针，最终完成企业基于大数据的数据治理。

唉，大家都在说着大道理，发着广告，不觉得很无聊吗？现在这个大数据时代已经变成一个数据劳动力的时代了，所有的数据工厂，数据工程师和生产线的劳动者……打工人没啥区别。