治理在我们生活中无处不在。美国农业管理部（USDA）管理我们在杂货店购买的肉；郡里的记录员管理着土地的所有权；政府机关在市、郡、州用设置停车标志、路灯、限速标志的方式管理着道路。词典中对治理的定义是“统治”、“影响和引导”、“控制”。上述例子中说的治理显然不是对肉、土地、道路本身的治理，例子中说的是在对象没有认知能力理解规则的情况下强加给对象的管理规则。这些对象本身无法进行影响和引导的推理和判断。那么，到底什么被治理（或者说什么被控制）？

      portant; word-wrap: break-word !important;">  答案是人被治理。是人们在处理土地的买卖，管理道路上行使的汽车，即使是无人驾驶汽车，也是人创造了车载计算的逻辑程序。这一事实同样适用于数据的治理。无人执行相应程序的情况下，数据本身也没有认知和理解规则的能力。人们通过自动化的过程实现数据的创建、获取、维护、应用、分享及清理。

       portant; word-wrap: break-word !important;">  数据治理系统或者说数据治理更恰当，由制定规则、执行规则、监督规则的三类人员组成。这与国家、州、县、市政府的立法、行政、司法体系类似。基本上政府都包含立法、行政、司法三部分。

       portant; word-wrap: break-word !important;">  负责立法的数据治理工作主要包括开发和推广规则，例如什么人、什么时间，在哪里可以对数据进行创建、访问、修改、存储、移动及清理。这些规则可以由组织、行业、业务伙伴、国际政府机构制定颁发。执行部门决定这些规则如何实施，包括手工及自动化流程对规则的执行，并监控规则遵守情况。当规则未被遵守，司法机构将做出违反规则的处罚。处罚的是执行部门中的未遵守规则的人员，所以组织中的执行部门的人员（这里需要明白“执行”而不是一群穿着西装的经理，译者注：execution与executives读音差别），实际上是被指导和控制的。

       portant; word-wrap: break-word !important;">  治理是建立在对数据及理解治理的重要性的基础上进行的。可是，有时因为我们更倾向于选择简单的活动，导致数据本身变成了我们努力的焦点。这对负责治理的人员是个巨大的挑战，他们需要有跨组织的营销、激励及管理技能。所以是时候提高您的人际交往能力以有效的进行数据治理了。

       portant; word-wrap: break-word !important;">  当某一天，我们依赖数据治理，就像依赖牛排上的USDA标记、房屋所有权证明、繁忙的信号灯一样时，数据治理的最终目标就达到了。