數據治理分為四個階段：

第一階段，梳理企業信息，構建企業的數據資產庫。首先要清楚企業的數據模型、數據關系，對企業資產形成業務視圖、技術視圖等針對不同用戶視角的展示。

第二階段，建立管理流程，落地數據標準，提升數據質量。從企業角度梳理質量問題，緊抓標準落地。

第三階段，直接為用戶提供價值。本階段依賴于前兩個階段的建設，為用戶提供方便的獲取數據的途徑。

第四階段，為企業提供數據價值。通過多種手段對多種來源的數據進行分析，形成企業知識圖譜，體現數據的深層價值。

通過這4個階段的建設，建立起全企業的數據質量管控平臺，以用戶為中心，由用戶使用數據并通過用戶的使用優化數據質量，既達到了數據治理的目標，也最大限度的發揮了數據的價值。

數據治理流程是從數據規劃、數據采集、數據儲存管理到數據應用整個流程的無序到有序的過程，也是標準化流程的構建過程。

根據每一個過程的特點，我們可以將數據治理流程總結為四個字，即“理”、“采”、“存”、“用”。

1.理：梳理業務流程，規劃數據資源

對于企業來說，每天的實時數據都會超過TB級別，需要采集用戶的哪些數據，這么多的數據放在哪里，如何放，以什么樣的方式放？

這些問題都是需要事先進行規劃的，需要有一套從無序變為有序的流程，這個過程需要跨部門的協作，包括了前端、后端、數據工程師、數據分析師、項目經理等角色的參與。

2.采：ETL采集、去重、脫敏、轉換、關聯、去除異常值

前后端將采集到的數據給到數據部門，數據部門通過ETL工具將數據從來源端經過抽取(extract)、轉換(transform)、加載(load)至目的端的過程，目的是將散落和零亂的數據集中存儲起來。

3.存：大數據高性能存儲及管理

這么多的業務數據存在哪里？這需要有一高性能的大數據存儲系統，在這套系統里面將數據進行分門別類放到其對應的庫里面，為后續的管理及使用提供最大的便利。

4.用：即時查詢、報表監控、智能分析、模型預測

數據的最終目的就是輔助業務進行決策，前面的幾個流程都是為最終的查詢、分析、監控做鋪墊。

這個階段就是數據分析師的主場，分析師們運用這些標準化的數據可以進行即時的查詢、指標體系和報表體系的建立、業務問題的分析，甚至是模型的預測。

《2022中國數據治理市場份額》報告追蹤了數據治理市場進展。報告將該市場分為數據治理平臺市場以及數據治理解決方案市場。數據治理解決方案市場是指依托數據治理工具為用戶提供數據治理方案的廠商構成的市場。相比2021年，該市場增長了7.4%。

01一站式數據治理解決方案提供商

作為數據治理領域的領航者，億信華辰聚焦大數據、人工智能等核心技術，自主研發推出數據全生命周期產品及服務體系。面向政府、部委、央企及行業客戶，提供覆蓋從數據采集、治理、分析、應用等領先的數據治理工程解決方案，幫助政府及企業盤活數據，挖掘數據價值。

基于企業痛點因地制宜，億信華辰精心打磨面向數字化轉型不同階段的數據領域解決方案，包含大數據治理解決方案、主數據管理方案、數據倉庫及商業智能方案等多套數據治理方案，涵蓋數據中臺、數據資產、數據標準、數據質量等多個領域，適配不同行業、場景，對癥下藥，各個擊破，幫助企業建立統一的組織架構體系，建立數據集成、數據服務、數據運營、數據應用能力，實現數據資產化。

02產品+服務 雙重認可

億信華辰自成立以來，便聚焦于客戶需求，縱向延伸渠道、橫向優化產品，不斷迭代產品功能，豐富產品矩陣，讓產品既能滿足行業的普遍需求，也能滿足部分客戶的小眾需求，形成可復制的應用方案，也積累了更多行業頭部客戶，讓億信華辰保持領先的增長態勢。同時專業團隊加持，為客戶提供“咨詢+產品+實施”的數據治理服務方案，貫穿企業數據治理工作從規劃到落地的全過程。

拳頭產品睿治數據治理平臺是由多個產品組成的一整套解決方案，是一款面向實施人員的、智能的、敏捷的數據全生命周期管理應用平臺。平臺以元數據為基礎，所有模塊并非串連，而是每個模塊都可以單獨或與其他模塊組合使用，并支持在本地或云上使用。并以平臺化、智能化、可視化的優勢支撐諸多企業的數據治理工作及中臺建設，獲得明顯成效。

截至目前，億信華辰數據治理相關產品及服務已廣泛運用于政府、央企、金融、制造、能源等多個行業，服務客戶超過12000家。面向未來，億信華辰將持續聚焦數據領域產品技術研發，依托體系化的數據治理產品、日益完善的方法論和最佳實踐，助力政企盤活數據價值，為數據治理工程有序推進提供“路線圖”，讓社會共享數字經濟發展紅利，為數字中國建設添磚加瓦。