数据治理(data governance)是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。
数据治理是一个体系化的过程，要以服务应用场景为前提展开工作，在治理过程中，cto/cio需要将可能应用到的场景提前做好规划，并运用这些业务场景不断检验、指导技术部门的数据治理工作，从而确保数据治理的结果是有效的。
中国数据治理行业发展现状分析及未来趋势
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将企业内外部全域数据融合完毕后，接下来需要对数据进行治理。首先需要设计数据治理模型，包括建立数据标准。建立数据标准要深入产品和业务系统中，以便为后期数据智能化管理提供稳定的基础。数据标准包含不同方面，比如数据应用标准、业务数据标准、数据实践标准。
近年来，中国构建个人信息治理框架的脚步逐渐加快，《数据安全法》《个人信息保护法》等上位法和《信息安全技术 个人信息安全规范》《信息安全技术 移动互联网应用程序(app)收集个人信息基本要求》等部门规章与技术标准相继出台，对个人信息采集、传输、存储、使用生命周期各方面的合规要求逐渐清晰。
值得注意的是，在合规治理体系不断完善的时期，我国数字经济发展也迎来爆发期，据中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展报告(2022年)》显示，2021年我国产业数字化规模达到37.18万亿元，同比名义增长17.2%，产业数字化转型持续向纵深加速发展。
根据中研普华研究院《2022-2027年中国数据治理行业发展现状分析及未来趋势预测研究报告》显示：
各行业数字化进程日渐深入的过程中，大量数据资源得到挖掘和释放，监管框架的不断完善一方面为企业利用数据制定了标准，另一方面也催生了大量的合规需求。除了积极加强内部合规体系建设外，越来越多的企业也开始选择寻求外部力量的支持，希望借助专业合规服务机构从第三方视角审视自身合规水平，满足合规要求。在这样的背景下，数据合规服务市场迎来了快速发展。
一方面监管部门对企业数据安全、app个人信息采集、数据跨境等方面的实际监管动作带来的压力相对直接和明显;另一方面随着社会安全意识的不断提升，一旦发生数据安全或合规方面的问题，舆情带来的企业形象和商誉影响，也会对经营主体产生不小的间接压力。
在《数据安全法》与《个人信息保护法》正式落地的2021年，滴滴出行、boss直聘和满帮集团等公司因网络安全审查被要求停止新用户注册，因不满足合规要求使得自身业务运营受到直接影响，使得企业实实在在感受到监管侧加强合规治理的决心。
执法司法案件的快速增长也是监管加强的表现之一。工信部发布的数据显示，其2021年组织对208万款app进行了技术检测，通报违规1549款，下架514款。最高人民检察院发布的数据则显示，截至今年8月，全国检察机关累计办理涉案企业合规案件3218件，较4月新增合规案件2229件，涉案企业合规案件快速增长。
值得注意的是，监管压力在企业内部的传导也是自上而下的，来自高层的背书促使企业得以在短时间内将合规要求落实到业务线中，并持续加强合规建设。
《2022-2027年中国数据治理行业发展现状分析及未来趋势预测研究报告》由中研普华研究院撰写，本报告对该行业的供需状况、发展现状、行业发展变化等进行了分析，重点分析了行业的发展现状、如何面对行业的发展挑战、行业的发展建议、行业竞争力，以及行业的投资分析和趋势预测等等。报告还综合了行业的整体发展动态，对行业在产品方面提供了参考建议和具体解决办法。