大数据治理是指充分运用大数据、云计算、人工智能等先进技术，实现治理手段的智能化。大数据，一般指符合4V特征的数据，包括社交数据、机器数据等，大数据对传统数据治理工作带来很多的扩展，在政策/流程上，大数据治理应覆盖大数据的获取、处理、存储、安全等环节，需要为大数据设置数据管理专员制度；需考虑大数据与主数据管理能力的集成，需要对大数据做定义，统一主数据标准；在数据生命周期管理各阶段，如数据存储、保留、归档、处置时，要考虑大数据保存时间与存储空间的平衡，大数据量大，因此应识别对业务有关键影响的数据元素，检查和保证数据质量。此外，在隐私方面，应考虑社交数据的隐私保护需求，制定相应政策，还要将大数据治理与企业内外部风险管控需求建立联系。

国际数据治理研究所（DGI）给出的定义：数据治理是一个通过一系列信息相关的过程来实现决策权和职责分工的系统，这些过程按照达成共识的模型来执行，该模型描述了谁（Who）能根据什么信息，在什么时间（When）和情况（Where）下，用什么方法（How），采取什么行动（What）。

数据治理的最终目标是提升数据的价值，数据治理非常必要，是企业实现数字战略的基础，它是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。