隨著信息技術快速發展和深入應用，企業數據呈現出海量增長、動態變化的特征日趨顯著。過去十幾年信息化以信息系統建設為主，數據標準化和數據資源中心建設嚴重滯后，信息系統不支持跨地區、跨部門業務協同，“信息孤島/煙囪”成為信息化建設的“瓶頸”問題，信息資源不能共享。數據治理的核心價值體現在于提高數據質量，打通數據孤島，因此數據治理正是企業數字化轉型得以實現的必經之路。

一、數據治理的必要性

企業數字化的核心在于做好數據治理，而且不僅要強調技術的支撐，還要強調業務價值的發揮，才能為數字化轉型的成功打下良好基礎。為企業提供定制化數據治理服務，確保有效且高效的數據使用，從而賦能企業，改進決策、縮減成本、降低風險、提高安全合規，實現企業價值。然而大部分企業在數據管理方面存在以下問題，需要企業進一步提升數據治理能力。
1、數據標準化不足
沒有統一的數據標準，導致數據難以集成和統一。指標體系的缺失導致指標定義不清晰與指標間勾稽關系不清，使得主數據在各業務系統獨立維護，同一指標對應多個口徑且規則口徑不統一。
2、數據質量較低
低質量數據不具備完整性、規范性以及一致性，不僅最終得到的結論有失偏頗，同時低質量數據會增加隱性的成本與直接的資金成本。
3、數據分析平臺建設滯后
部分業務活動缺少完整的數據和技術架構、缺少統一規劃的大數據分析平臺、缺乏信息化支撐，以及未能有效管理整個大數據平臺的管理流程。
4、數據管控較弱
數據管理權責部門界定不清，缺乏有效的管理機制，使得跨部門數據的共享存在壁壘，存在數據孤島。冗長的數據獲取過程導致業務分析的需求難以被快速滿足。
5、數據應用簡單
沒有把數據和業務體系關聯起來，數據間的關聯比較低。不能對數據進一步探索和挖掘，使得數據的深層價值難以體現。

二、政企如何進行數字化轉型？

1、做好數據資產盤點
針對分散在各部門、各系統的數據進行全面普查摸底，建立政企數據資源目錄體系，明確相關數據資源的采集、共享、更新等工作環節，實現“業務清、資源清、部門清、共享需求清”。完善政企數據自主登記及動態調整機制，實現數據實時、動態更新，保障數據時效性。
2、建立健全數據共享機制
一個健全的數據共享機制是項目得以持續發展的基礎，尤其是針對數據共享環節的重點領域和關鍵環節的堵點難點，可極大推動項目進度。
3、拓展豐富數據應用場景
結合實際需求，建立數據應用模型，強化數據應用的基礎，建立以應用為導向的數據共享機制，拓展數據應用場景。
4、建立數據標準規范體系
從頂層設計角度，需要制定統一完善的數據共享和應用規范體系，包括但不限于數據標準、技術標準、質量標準、應用標準、平臺標準、服務標準、監管標準、安全標準等，有序推動分散在各部門間數據向大數據平臺匯聚，以此打破“數據孤島”。
5、加強數據安全管理
樹立數據安全思維，加強風險感知和監測預警能力建設，通過確保數據安全、可追溯、不可篡改，加強數據權限管理，完善數據分類分級安全保護，建立數據隱私保護、安全加密、調用異常監測、安全隱患應急處理等機制，全面提升政務數據安全防護能力。

三、數據治理如何幫助政企實現數字化轉型

億信華辰睿治數據治理平臺通過建立統一的數據標準、可量化的數據質量管理、高時效的元數據服務，提升了人員溝通效率，提高數據質量，推動金融行業數據管理水平的穩步提升，提高需求分析、應用設計的工作效率，滿足內部全面風險管理能力及精細化管理要求，幫助企業實現數字化轉型。?
?1）推進數據標準化：管理數據標準的定義、發布和執行情況，建立全行通用的數據標準，推進數據標準在系統中的有效落地；
2）提升數據資產管理能力：基于元數據視圖和分析能力，更高效地支持數據倉庫等關鍵應用的開發效率和質量；
3）提高數據轉化信息能力：通過全面數據質量管理，有效地降低了數據質量導致的系統維護和信息維護成本，使數據真正轉化為信息；
4）實現精準高效的分析：通過數據治理和管控，系統將提供標準統一的、高質量的數據，并通過元數據服務幫助用戶快速定位，促進數據資產價值的發掘和利用，實現精準高效的分析。