随着数字化信息化的的高速发展，数据质量问题得以凸显。在运行发展的过程中会产生大量的数据数据，能否高效安全的被人们所利用，需要一定的数据治理服务‍来完成。

1.保证数据质量

高质量的数据一般具备以下的特征，准确，完整，及时，前后一致。企业的数据在保存的过程中可能会存在一定的遗漏和遗失，造成了信息的不完整，在记录的过程中可能发生错误或者异常，导致了数据不准确，多个部门的数据可能存在不一致，同时数据需要及时的进行记录，这是数据的时效性特点。数据治理可以用于数据质量的保证。

2.管理和主数据和元数据

元数据实际上是数据的相关组织信息，也就是数据可以追溯到哪里，主要包括技术元数据和业务元数据。分析元数据可以让用户掌握数据的来源和如何进行高效的存储以构建数据的管理体系，对其进行分类监管。主数据则是共享到用户主体层面的数据，包括员工，客户，供应商等主体看到的数据。分析工作中有大量的主数据需要管理，管理的过程中要保证信息的完善，定期对数据质量进行评估。。

3.数据资产挖掘

数据是一笔无形的资产，如果数据被高效利用，可以挖掘其潜在价值，为用户提供相应的服务。数据是否有价值，需要进行收集整理并分析，以对数据资产进行盘活，宏观的掌握企业发展的趋势和动态。

数据治理服务‍过程中还需要考虑到数据的安全性，标准性等原则，以保证信息的安全，防患于未然。数据治理是一项系统性的工作，目前市面上很多公司都提供了相应的服务。选择的过程需要结合公司的业务类型，服务质量来综合考量，以发挥数据的价值，为企业发展提供内生动力更好的推动企业发展。