2025年，数据要素已经成为企业的核心生产要素，数据的质量直接影响着数据价值。规范的数据治理已经成为企业数字化转型释放数据价值的重要流程。什么是数据治理？
数据治理提升数据质量、安全、合规性
数据治理是指提升数据的质量、安全、合规性，推动数据有效利用的过程，包含组织数据治理、行业数据治理、社会数据治理等。以下五大行业因业务特性、监管要求或技术需求，对数据治理的依赖尤为迫切，其治理重点与实践路径各具特色。
数字政府
数字政府数据治理
2025年6月为了加强政务数据共享，推动数智时代政府治理创新。国务院公布《政务数据共享条例》标志着经过充分的酝酿和探索，我国政务数据共享工作进入法治化、规范化的新阶段，这部承载着制度创新使命的行政法规，不仅是对传统治理模式的系统性革新，更是面向数字文明时代政府治理现代化的主动布局，对提升政府数字化治理能力和政务服务效能，全面建设数字政府具有重大现实意义和深远历史意义。数据赋能以指数级速度重塑着政府治理格局，发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用，从构建数据全生命周期管理体系的角度出发，提高政府决策科学化水平和管理服务效率。
金融业
金融业数据治理
随着我国金融业的迅猛发展和互联网金融等新兴业务的兴起，金融行业的数据量的呈爆发式增长，金融机构系统和数据纷繁复杂。金融业作为数据密集型行业，以数据支撑决策、以数据防范风险、以数据驱动创新、以数据优化业务已成为金融业的共识。但面对快速发展和监管要求的不断提高，金融业的数据治理工作仍需不断加强。金融数据治理也成为推进金融科技变革的关键举措。
制造业
制造业数据治理
制造业作为实体经济的重要组成部分，数据治理同样不容忽视。制造业生产过程中会产生海量多源数据，覆盖研发设计、生产制造、供应链协同、仓储物流、质量管控等环节。通过有效的数据治理统一数据标准与口径，打通各业务系统的数据孤岛，消除数据冗余、不一致等问题，保障数据的准确性、完整性与时效性，让数据形成可复用的重要资产。依托治理后的高质量数据，企业可精准分析生产工艺、设备运行、物料损耗等核心环节，实现精益生产与质量追溯，有效降本增效；同时能优化供应链协同效率，精准预判市场需求，适配柔性化生产趋势。此外，合规的数据治理体系可满足行业监管与安全生产要求，最终推动制造企业从经验驱动转向数据驱动，筑牢智能制造发展根基，提升核心竞争力。
大健康
大健康数据治理
大健康行业涵盖医疗服务、药物研发、公共卫生、健康管理等多元场景。数据治理对于大健康行业的根本意义在于，将海量、分散、原始的医疗健康数据转化为高质量、可信赖、可流通的战略资产，从而驱动行业整体的创新与升级。基于治理后的高质量数据，既能支撑临床精准诊断与个性化治疗，提升医疗服务质量与安全；也能为药物研发提供可靠数据支撑，缩短研发周期、提高研发成功率。同时，可优化医疗资源配置，助力分级诊疗落地，降低医疗成本；还能强化公共卫生监测预警能力，为重大疾病防控、健康中国战略实施提供数据保障，推动大健康行业从经验驱动迈向数据驱动的高质量发展新阶段。
通信行业
通讯行业数据质量
随着5G、物联网等新技术的广泛应用，通信行业的数据量呈现爆炸式增长，数据类型也更加多样化。数据治理对通信行业而言，是保障生存与驱动发展的核心战略。在严格的法律法规（如数据安全法、个人信息保护法）监管下，健全的数据治理体系能帮助运营商有效规避合规风险，防止因数据泄露或滥用导致的巨额罚款与声誉损失。在运营层面，提升了网络运维、故障处理的效率与服务质量，减少了因数据错误或延迟导致的决策失误和资源浪费。同时，高质量、可信的数据是激活数据资产价值、发展5G、物联网和人工智能等创新业务的基石。缺乏治理，这些投入将面临效果不彰甚至失败的战略风险。因此，数据治理不仅是满足合规要求的防护网，更是通信企业实现精细化运营、服务创新和数字化转型，从而构建长期竞争力的根本保障。它将数据从潜在负担转变为可信赖的核心资产，使企业从被动应对风险转向主动驾驭价值。
总结：数据治理“精”与“智”
数据治理是提升治理精度的核心环节，推动数据从“可用”到“好用”，推行“一数一源一标准”，完善数据清洗规则，建立数据质量评价体系，通过跨层级闭环处置机制解决数据失真、滞后等问题。探索AI驱动的目录智能检索、治理规则智能推荐等场景，实现数据治理从“人工审核”向“智能优化”的升级，让数据成为识别城市风险、预判治理问题的信任资产，为多元主体协同治理提供数据保障。
数据治理
“五度易链”2015年布局数据服务行业，专注于数据治理服务及产业数据应用领域，拥有10年的行业经验积累与技术沉淀，从采、治、存、管、用五大方面构建数据治理体系。深度融合大数据与AI技术，针对政务、金融、制造、大健康、通信等多行业领域，以实体业务流程及用数需求为映射，始终以客户实际数据需求为导向，为客户提供优质的数据服务及产品，赋能企业数字化转型升级，驱动企业经营提质增效。
