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睿治作為國內功能最全的數據治理產品之一，入選IDC企業數據治理實施部署指南。同時，在IDC發布的《中國數據治理市場份額》報告中，連續四年蟬聯數據治理解決方案市場份額第一。

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IDC蟬聯數據治理解決方案市場第一

企業數據治理項目如何落地？

時間：2020-06-29來源：知乎瀏覽數：473次

數據治理在系統層面包括數據標準、元數據、數據質量、生命周期管理、數據安全、數據資產共六大核心模塊；在管理層面需要通過數據治理組織、數據治理流程進行支撐保障。數據治理是一項長期且復雜的體系化工程，它需要通過一系列流程規范、制度、IT能力以及持續運營等機制來保障治理工作的持續推進。數據治理的落地建議分為4個階段：

1）建組織：需要打破企業內部壁壘，構建多部門共同參與的數據治理組織，提升數據治理重要性。成立數據治理專項團隊，包括數據治理委員會、數據治理團隊、各業務部門等層層遞進的組織架構。在績效、團隊、資源等方面支持數據治理的持續運營，達成企業數據中臺的數據戰略體系轉型。

2）立規范：建立切實可行的標準化流程規范，并隨著數據中臺的不斷運營而持續完善，分步實施逐步迭代。規范包括發布數據治理管理規范、數據治理流程規范、建立數據治理標準化閉環流程、明確線上管理要求，并通過運營閉環化、流程線上化、服務集中化形成常態化機制推進數據治理工作。

3）選平臺：搭建有效的IT平臺支撐數據治理的規范、流程、標準落地，同時確保前向的數據治理模式。數據治理本質是一項管理工作，只有生產過程可視化、生產過程可干預，才能保證數據治理的效果，因此平臺應確保數據治理和數據生產的一體化。平臺應具備多廠家協同開發能力、數據標準化管理能力、基于元模型驅動的元數據開發管理能力、元數據血緣管理能力、基于血緣驅動的任務調度管理能力、安全分層分級管理能力以及數據質量管理能力等等基礎能力才能更好的保障數據治理的落地。

4）重運營：數據治理是一個持續并且長久的運營過程，規范、組織、平臺的以及流程需要不斷的進行迭代優化，數據質量、數據安全需要持續管控，通過業務的不斷滋養逐步完善數據中臺的數據治理能力。

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