企业数据治理，是指从使用零散数据变为使用统一规范数据，从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理，从尝试处理数据混乱状况到数据井井有条的一个过程。关于数据治理和数据管理的争论持续了好几年，业内人士各有不同的说法，每种说法貌似也都很有道理，我们就在此不做过多辨析。代红辰的数据管理（DM）和数据治理（DG）理论，类似中医（讲究“管”）和西医（讲究“治”）的思想。代红辰表示，管理乃长期管控的过程，属于长效机制；治理指某一时间段对数据的梳理措施和行为，是短期性针对数据质量的干预动作。长期的企业管理中，数据应该靠“管”，不能靠“治”。

关于在数据治理行业中的数据范围界定问题也是根据不同的管理方式而定，数据治理范围是以相对静态的数据为核心的数据治理（主数据管理只能算作其中一部分），其中包括元数据和静态数据（主数据、业务场景数据、参考数据、指标数据），计划、趋势以及动态交易数据不属于数据治理平台管理的范畴。代红辰理论思想，根据不同类型的数据治理策略：

根据企业的实际情况，代红辰把数据治理分为三种类型：源端数据治理、末端数据治理和综合数据治理。源端数据治理主要应用于如ERP、CRM、财务管理系统；末端数据治理主要应用在数据仓库等末端数据存储中。对企业数据治理的调查中发现，许多有实施过数据仓库的企业已经将下一步治理目标瞄准了数据治理。许多成功实施了数据治理的企业认为他们已经从质量良好的数据中获得了收益。数据治理对于数据仓库和商务智能有着深远的影响，未来的企业大数据分析很大程度上也必须基于良好的数据质量。

航铁集团有限公司在代红辰理论思想下实施数据治理项目具备以下几个方面的价值：

1．航铁集团有限公司确立企业数据管理体系规范和标准，并实现其系统化落地。企业通过实施数据治理项目，考虑企业现有数据管理的基础上，制定出全面符合企业未来5～10年信息化发展的数据模型、数据管理制度、数据管理流程。全面实现航铁集团有限公司数据管理体系的系统化落地，解决企业长期以来生产过程中数据描述不准确、不规范、不统一的问题，进而提高了计划执行、仓库盘点、材料采购等的准确率，减少了企业资金的浪费，为航铁集团有限公司的快速发展奠定基础。         

2.航铁集团有限公司全面梳理并清洗存量数据，根治多年积累的数据质量问题。通过实施企业数据治理项目，由数据清洗平台依照以下策略对存量数据进行清洗，解决当前企业数据存在大量的不一致、不完整、数据冗余等问题：1）针对不同业务系统中的历史数据进行自动或人工的一次性清洗，并形成最终的冗余数据映射关系。2）把冗余数据映射关系保存到企业数据治理平台核心数据库中，为业务系统的数据停用以及后期BI（商业智能）的使用提供坚实的数据基础。