在数据越来越重要的一个时代，数据是如何形成完整的数据架构？又如何去引导企业或帮助企业形成数据架构开展必要的数据治理。接下来进行一个全面的阐述。

形成数据架构是需要开展数据治理工作的。究其原因，当前我们的数据在信息化过程中是按照一个一个系统的方式来通过建设形成相应的业务系统和管理系统。那么在系统当中，存储是按系统分割和分散的数据，这些数据存在一系列的问题，这些问题的存在致使我们形成对于企业有相应整体价值能力的需求，并有一定的偏差。为此，在国际领域当中，普遍根据数据治理是相对看重的一个问题。

在数据治理方面，往往第一个问题是数据的描述有无规范。杂乱无章的数据描述致使数据在整合知识很难形成完整的一个模型，那又如何根据需要不断的进一步的补全呢？在已经凌乱的数据描述之上，增加新的描述要求实在是难中难，所以统一模型是很重要的。第二个，这样的数据在标准方面是随着系统分散的进行标准定义的。每一个部门建一个应用系统定一个数据标准，建一个应用系统定一个数据标准。

数据标准多样化知识其实我们就没有真正企业级感数据标准法。那么如何去把数据进行统一规划设计？当前数据已经成为独立的很重要的数据资产，其管理、运营、区域制度、区域职责、区域相应的运行办法。如何为数据的资产化管理建章立制，定出管理体系？当前的数据在内容上又如何进行质量提升呢？当前数据往往随着分散的系统建设进行储存和管理的。那么，如何在分散的数据下进行储存共享的贯通塑造。

在当前时代，数据已经需要进行统一的模型、统一的标准、统一的管理、高品质的质量、统一的资产和统一的共享机制。目前已经进入到了一个数据架构时代，在这个时代，我们要强有力的开展数据治理工作。

我们得了解企业在发展数字化的转型，数字化转型是把数据较为充分的立足全局整体用起来。因此，往往先要把企业整体定出一个完整的架构，按照这样的方式推动数据流的建设。

在数据管理中需要有专业的数据管理人员，从数据管理师到相应的角色。在当前的数据架构时代，数据治理是如何落地的？首先，企业要根据发展的需要去定义企业的数据架构；然后，在企业架构之上明确数据架构的定位和目标，根据数据架构的需要通过专业人员开始相应的数据治理确保从分散的数据条件下能够构建出高品质的数据资产。

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