现如今，随着信息化的不断推进，每个单位产生的数据量正在迅速膨胀、变大，人们也逐渐意识到数据对于机构发展的重要性。
全球知名咨询公司麦肯锡认为：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”
一、现存问题
数据决定着机构的未来发展，但爆炸性的数据增长也让大多数机构在数据管理上面临着诸多问题：
1、数据质量不过关
大数据下的常见数据质量问题有数据不一致、数据冗余重复、数据无法匹配、数据精度不够等问题，这些问题通常会使机构花费额外的成本。
2、数据互通性不强，缺少统一的主数据
机构发展到一定阶段，出现多个事业部，每个事业部都有各自数据，事业部之间的数据往往都各自存储，各自定义。每个事业部的数据就像一个个孤岛一样无法(或者极其困难)和机构内部的其他数据进行连接互动。
3、数据安全难保证
机构单位的大多数敏感、重要的数据集中在应用系统中，而每年国内外都会发生数据泄露事件，泄露的数据以亿来计，如何保障数据不被泄露和非法访问，是非常关键的问题。
4、数据价值有待释放
许多机构单位在数字化转型过程中未建立有效管理和应用数据的模式，导致工作效率并没有得到显著提升，数据价值不能有效释放，最终机构自身难以适应市场、行业、技术的不断变化，更无法使数据资产管理成为持续和动态的过程。
二、数据治理的益处
数据是公司的资产，组织必须从中获取业务价值，最大程度地降低风险并寻求方法进一步开发和利用数据，数据治理的目标是提高数据的准确性和完整性，保证数据的保密性、完整性及可用性。
数据治理为数据提供了一致的视图和通用术语，实现数据资源在各组织机构部门的共享，推进信息资源的整合、对接和共享，从而提集团公司或政务单位信息化水平，充分发挥信息化作用。
数据治理的核心领域通常包括元数据、数据模型、数据标准、主数据、数据质量和数据安全等方面。理想的数据模型具有稳定、一致、非冗余、易用等特征，可以清晰地记录机构单位的元数据和跟踪其变动。
数据标准能为平台功能发挥所涉及的各个环节提供一定的标准规范，保证信息的高效汇集和交换。主数据能为多个业务系统整合最核心的、最需要共享的数据，并对数据集中进行清洗和丰富。提高数据质量能使有效的数据指导机构做出正确的决策，提供有效的增值服务。
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