数据治理这个概念为何突然很火？究竟有无新鲜点？

数据治理一直都存在，只是数据一般存在于运营阶段、决策后执行，而执行的结果是好是坏还需要复盘，再次验证。这个过程很长，而且不具有绝对性。

数据治理所需要的稳定性和可行性效果，需要在多次运营后得到接近于绝对可行的结果，再决定是否执行。

治理，其实需要庞大的数据去支撑才能做到。

治理即是治愈后实行管理，治理需要达到两方面的成果才可称之为治理。

首先，数据能解决问题，然后，数据能有效管理。这两项要实现，无非就是数据具有自动执行的命令的才能实现治理。因此数据治理实际上是一个人工智能的概念。

例如，水库的水，利用水质量的数据，对水进行分类、存储、二次净化等不同处理方式，这种处理应用了数据，也形成了解决样式，能够对数据进行判断后再处理，而有效的处理能使水得到合理利用。

资源型产业举例，较容易说明问题，之所以觉得是新概念，只是没人提，毕竟不是所有企业都能用“治理”一词来打开新局面。