股份制改革对我国银行业来说只是一个开始，企业在风险管理、创造价值等方面还有很长的路要走。风险管理要求提供精准的数据模型、创造价值要求充分银行数据资产，这是数据治理的外部推动因素。此外，随着第三次工业革命的到来，银行业也需要进入定制化时代，以更低的成本，生产多样化的金融产品，从而满足不同顾客的不同需求。对数据本身而言，业务发展加快了数据膨胀的速度，也带来了数据不一致等问题，业务部门的频繁增加和剥离同样会对数据治理提出挑战。这些日益复杂的内外因决定了我国银行业对数据治理的超高标准要求，而目前对应的经验能力却稍显薄弱。
如果你处理过大量数据，你也许听说过“数据治理”一词，你可能会想，它是什么？适不适合你？如何实施？简单来说，数据治理就是处理数据的策略——如何存储、访问、验证、保护和使用数据。数据治理包括制定获取方案：谁能访问、使用和共享你的数据。
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