1.数据仓库 

如果有人问，数据仓库最重要的是什么，可能是数据应用和数据质量吧。
　　我们所有数据管理工作开展的终极目标就是获取信息创造价值
（了解业务现状、预测趋势、支持决策、发现商机、辅助运营、数据交易等等），
而价值的最终体现基本上都在应用上，比如各种报表、分析报告、用户画像、
运营支撑、风控，甚至数据交易、联合建模。当然这个价值可以是现在的也可以是未来的。
　　数据的各种应用解决了数据怎么用的问题，我们依托应用去创造价值。
而数据质量是应用最终能够真正有用的必要条件。试想一下错误的数据、
缺失的数据、迟到的数据对于数据的价值体现，轻则无法使用，
重则造成决策失误引起重大损失。

2.数据治理 

　数据治理不单纯是一个概念，也不单纯是一项技术，也不单纯是一个系统，
更不单纯是一套管理流程。数据治理是一个集方法论、技术、业务和管理为
一体的解决方案。通过有效的数据质量控制手段，进行数据的管理和控制，
消除数据质量问题进而提升企业数据变现的能力。在数据治理过程中，
一切业务、技术和管理活动都围绕这个目标和开展。
　　数据治理基本都是脏活、累活！数据治理不是一蹴而就的，它是一个漫长
而持续的过程，没有一针顶破天的诀窍，也没有立竿见影的途径。只有将数据治理
变成一种常态化机制，就如同我们每天吃饭、睡觉一样，形成一种习惯、一种文
化、持之以恒、不忘初心、不懈努力，才能达到预期目标。