大数据治理将为公司提供更全面、更准确的数据信息。届时，绝大多数人的行为都将能够被计算和预测，这将提前对社会成员的行为逻辑和社会事件的发展趋势做出判断，预测和模拟将会使社会发生巨大的转变。社会管理创新模式，有可能推动社会管理创新从传统的精英经验治理向基于大数据的智能治理转变。大数据治理的五个核心要素是：

1、明确数据治理职责，建立数据治理组织

如果数据和信息出现问题，是谁的责任？由于数据和信息主要由 IT 产生，因此长期以来一直认为 IT 部门负责处理数据和信息问题。 IT 部门也深受其害。业务部门最了解数据信息的定义和业务标准；营销人员负责数据整理和输入；营销者是使用数据信息的用户；业务部门拥有对数据信息进行评估的权力……要想有效解决数据信息问题，开展数据治理工作，首先要明白一件事：数据治理是业务部门和IT部门的共同职责.

2、管理有效，规章制度是保障

大数据治理需要管理和规章制度的有力支持。可结合公司现状，制定相应的管理办法、管理制度、责任追究管理制度、员工角色和岗位职责等楼宇自控系统 规范，实施相关数据治理。公司规章制度等

3、数据信息规范：没有规则，没有正方形

数据信息规范是指公司核心数据信息的存在性、完整性、质量和归档的衡量标准。应用软件提供的绑定标准，数据信息规范一般包括数据标准、数据库系统、业务标准、元数据、主数据和参考数据信息。

制定数据标准的目的是使营销人员和专业技术人员在引用相同的指标、名词和术语时，具有一致的含义。数据库系统对企业运营中涉及的业务概念和逻辑标准进行统一的标准定义。业务标准是描述业务交互并为操作和数据信息行为的结果和完整性建立标准的权威原则或指南。元数据可以帮助增强对数据信息的理解，并可以弥合公司内部业务和 IT 之间的差距。主数据用于描述组织业务中涉及的人员、地点和事物。参考数据信息是一组值或类别，用于在应用程序、数据库、流程、报告和事务详细信息中进行参考。

4、数据治理活动，理论联系实际

数据治理活动是指为实现数据信息资产价值的获取、控制、保护、传递和提高而对数据信息规范进行规划、实施和监督，一般包括以下活动。

数据信息架构管理用于定义企业数据需求，设计实现数据信息需求的主要蓝图，通常包括数据标准管理、数据库系统管理、数据信息集成架构等；数据质量管理是指计划、实施和控制活动，这些活动应用质量管理技术来测量、评估、改进和确保数据的适当使用；元数据管理，指计划、执行和控制活动，以便轻松访问高质量和集成的元数据；数据安全管理，是指通过规划、制定和实施数据安全政策和措施，对数据信息和信息提供适当的认证、授权、访问和财务审计；参考数据信息和主数据管理是指为实现参考数据信息与主数据的一致性而进行的计划、执行和控制活动。

5、数据治理软件：要想做好工作，必须先利好工具

现阶段业界流行的数据治理软件一般也称为数据信息资产管理产品和数据治理产品。主要功能组件包括元数据管理工具、数据标准项目管理工具、数据库系统项目管理工具、数据质量项目管理工具、主数据管理工具、数据安全项目管理工具等。

数据治理软件的应用主要是解决企业在整合不同来源的数据信息过程中遇到的问题。需要数据治理软件为公司提供统一的标准元数据集成、数据标准管理、数据库系统设计方案、数据质量验证、数据信息资产目录、数据分析服务等能力。

工人要想做好工作，首先要磨砺自己的工具。现阶段业界流行的数据治理软件一般也称为数据信息资产管理产品和数据治理产品，且大多为单品。