数据管理治理是指围绕数据全生命周期，对数据的标准化、质量、安全、权限与合规等方面进行系统性管理与制度化控制的过程。它既包括日常的数据管理实践，也涵盖策略、流程和组织机制的顶层设计，是企业实现数据资产化与数据可信共享的基础保障。本栏目将介绍数据治理的核心理念、实施框架与落地方法，助力企业构建高效、可控、合规的数据管理体系。
数据出现重叠，90%都是“主数据”没管好造成的。在企业信息系统越来越多、业务越来越复杂的背景下，主数据管理已经不是选不选的问题，而是一个“必须做”的基础工程。今天我们就用通俗的语言，讲讲什么是主数据，它为什么这么重要，又该怎么一步步管理起来。
无论是设计数据架构，还是建立组织体系，最终都必须落到“提升数据质量”的实效上。否则，哪怕系统再先进、流程再完备，企业依然可能面临“数据不可信、决策拍脑袋”的困境。本文将聚焦企业在数据质量治理中最为关注的五个核心问题，逐一展开解析，并提供对应的实践指导。
很多公司一谈“数据治理”，氛围就很容易变得“高大上”：设规则、定制度、拉项目、建体系，最好再配个PMO。但真到业务一线，问一句：“我们到底在治理啥？” 很多人就懵了。 有的说是治“脏数据”，有的说是建“标准库”，还有人说“搞搞主数据嘛”。今天本文就不拐弯抹角，用平常的话，讲清楚：数据治理到底在“治”什么？为什么它不是IT的事，而是经营的事？
数据到底靠不靠谱？ 领导一问：“为啥这报表跟财务的对不上？” 说白了就是：数据没清洗干净，后面的分析全都站不稳。所以啊，别以为数据清洗就是删空格、去重搞搞格式，真正的数据清洗，是要把脏数据清干净、错数据理明白、乱结构规整好。今天本文就给大家讲清楚：数据清洗必须先解决的六大核心问题。
其实今天看到的报表出错、系统打架、数据对不上、各部门“各说各话”，背后八成都是数据治理没做好。所以这篇文章，我们就不拐弯抹角了，直接聊清楚这件事：数据治理到底在“治”什么？为什么你现在的数据管理一团乱？怎么一步步把它真正落地，从主数据、标准化，到组织协同全梳理一遍？
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