数据治理工作是随着数据应用的深化而逐步推进的。除了早期实施ERP的企业会对主数据特别关注外，多数企业对数据治理的需求源于BI分析或数据仓库、大数据平台、数据中台等数据平台的建设。数据问题可能早就存在，但在数据集成、共享、关联分析和应用时才暴露。
很多企业是在数据平台建设后才开展数据治理，其模式可以称为“外挂”式的数据治理。平台先建设、运营，遇到数据问题，再成立或寻找第三方数据治理服务团队。数据治理团队通常与平台建设、数据运营不是同一团队，在其中扮演监管者的角色，无法深度融入到数据开发、服务等环节，一定程度阻碍了数据治理工作落地。
数据平台的建设和运维团队则是数据治理需求的最迫切人群，这些人数据问题的思路又分为了两个方向：一是从平台架构、技术方面思考解决方法，二是从数据治理中寻求解决方法。第一个方向发展出数据中台，数据中台的数据资产、统一元数据、数据超市与数据治理不谋而合。第二个方向上，数据治理从早期的元数据、数据标准、数据质量发展为一个包含数据模型、数据服务、数据应用、数据生命周期的完整体系。最终两个方向殊途同归。选择数据中台，将数据平台建设与数据治理作为一个整体方案规划和建设的模式正越来越流行。
选择数据中台，将数据平台建设与数据治理作为一个整体方案规划和建设的模式正越来越流行。
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