2019年我国数字经济规模为35.8万亿元，产业数字化占数字经济的比例达到80.2%。新经济领域的高度数字化，通过传导至传统产业的转型升级。在“新基建”、疫情等外部因素的催化下，数字化转型正对越来越多的行业而言变得重要且紧急。如何更好地利用数据，成为企业数字化转型的关键，因此，数据治理就变得越来越重要。而在诸葛近期最新提出的DIA模型中，客户数据管理平台（Data）便是以客户为中心的运用数字化帮企业处理数据的收集、治理、挖掘、激活等过程，在此过程中，数据治理则占了重要的一环，有效帮助企业利用数据建立全面的评估体系，实现业务增长；通过数据优化产品，提升运营效率，真正实现数据系统赋能业务系统，提升以客户为中心的数字化体验能力，实现生意的增长。2006年Cohen（科恩）定义数据治理为：一个企业管理数据的量、一致性、可用性、安全和易用性的流程。 2009年Weber（韦伯）融合了IT治理的定义，将数据治理定义成一个指导决策确保企业的数据被正确使用的框架。 2010年，Khatri&Brown（卡特里和布朗）首次把数据当做企业资产加入到数据治理的定义中来。
在科学界以外，工业应用领域也有不同的对数据治理的定义： 确保企业数据的质量，可用性，可集成性，安全性和易用性。数据是公司的资产，组织必须从中获取业务价值，最大程度地降低风险并寻求方法进一步开发和利用数据，而这一切就是数据治理需要完成的工作，数据治理一般来说主要包括以下三部分工作：定义数据资产的具体职责和决策权，应用角色分配决策需要执行的确切任务的决策和规范活动。 为数据管理实践制定企业范围的原则，标准，规则和策略。数据的一致性，可信性和准确性对于确保增值决策至关重要。 建立必要的流程，以提供对数据的连续监视和控制实践并帮助在不同组织职能部门之间执行与数据相关的决策，以及业务用户类别。
企业做数据治理的驱动力一般包括如下部分： 提升业务敏捷 通过建立一致的企业数据模型，统一的组织数据的展示和利用，从而让业务人员能够更快的获取用户及产品相关数据，获得最快的市场信息和洞察，从而能够提升业务对于市场的响应力，让业务更敏捷。降低运营成本 众多案例证明，可以通过精细化和自动化所有可能的数据降低运营成本。这些流程大部分都流经多个系统，组织的多个业务部门的数据库和应用程序，例如：财务，人力资源资源，销售和市场营销等。提供统一而清晰的数据视图和拥有的信息可以帮助消除许多手动任务并解决几个冗余问题使成本和复杂性保持在较高水平管理风险和合规 企业合规和风险管理很重要，尤其是受到严格监管的金融服务行业中，风险管理以及遵守外部法规和内部政策会引入其他要求数据使用的透明性以及基于这些数据的报告操作。通过定义所有必要的数据标准，政策和流程并形成具有明确角色和职责的框架，可控制这些策略应用的风险。
数据打通：
诸葛系统开放性很强，可以同时接入客服系统、CRM、推荐系统、风控系统、BI系统、可视化平台、自有平台以及方案深度定制 
数据采集： 诸葛数据采集能力非常强大，目前涉及到的采集方式诸葛基本都支持，如：全端数据采集、可视化埋点、代码埋点、数据接入。可以满足客户多种数据源的需求。 
统一ID: 诸葛在用户ID统一做的也是非常完整，是基于UTSE的用户统一模型，以及DeepShare、identify两种技术方法，做到关联匿名与实名用户数据、多触点跨平台数据打通、基于多ID体系关联业务与产品矩阵，可满足客户在多种数据源统一用户的需求。 
大数据行业和传统行业并不是替代关系，而是合作关系。诸葛认为，技术驱动可以更好地帮助传统公司准确了解公司现状，通过数据决策产生战略洞察和业务洞察，从而更好地服务企业。
诸葛也愿意与各行各业的公司以及研究机构一起合作，帮助企业在数字化转型的路上走得更稳、更快、更远，让数字化的力量成为企业最重要的驱动力，最终构建数据智能的未来。
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