在当今数字化时代，工业企业数字化转型已越来越受到重视。由于大量的数据涌入企业，如何对数据进行有效管理和治理成为了当前企业面临的重要问题。因此，对于工业企业而言，数据治理已成为数字化转型的关键环节。
数据治理是指在企业内部，对涉及企业业务的数据进行有效管理与控制。在工业企业数字化转型中，数据治理的意义在于帮助企业实现高效的数据管理、数据质量控制和数据合规性监测，从而提高企业数据资产的流动性和价值。
数字化转型中的数据治理面临着一些挑战，主要表现为以下几个方面：
1. 高延迟性：工业场景下数据处理具有高实时性，而且常常是海量数据同时汇聚，因此需要有效的数据处理算法和快速高效的数据传输技术。
2. 多源异构性：工业企业数据源头众多，从生产现场到办公室，数据类型和格式各不相同，因此需要开发实用的工具，来快速且准确地处理及标准化数据。
3. 数据质量难保：工业企业场景下，数据质量受到多种因素的影响，如数据采集方式、传输链路、设备故障等。因此需要开发有效的数据质量监控工具，从而及时发现和解决数据质量问题。
针对数字化转型中的数据治理挑战，制定下列策略：
1. 技术方面：利用先进的数据管理技术与控制方法，例如数据仓库、商业智能、数据挖掘等技术，从而有效管理企业的数据资产。
2. 人才方面：鼓励员工严格遵守企业内部的数据治理原则，提高员工对于数据治理的重视程度。并且培养一支专业的数据治理团队，确保数据资产的优化和管理。
3. 流程方面：制定完善的数据治理流程，包括数据采集、清洗、处理、整合和分析等环节，确保数据治理的全面和完整。
数字化转型是工业企业面临的趋势和挑战，而数据治理则是数字化转型的关键环节之一。通过采取实用的数据治理方案，包括科学的技术方案、专业的人才方案和完善的流程方案，可以帮助企业有效管理和治理数据资产，实现数字化转型的目标。
