數據治理基本上涵蓋了企業所有與數據有關的內容，因此在整個企業范圍內，包括工作流程、涉及人員和使用的技術等等。數據治理不只是技術問題，更是一個管理問題。只有保證數據的可用性、一致性、完整性、合規性、和安全性，確保在整個數據生命周期中，都具有較高的
數據質量，才能進一步通過數據運營、
數據應用幫助企業實現
數據資產管理、發現內部數據問題、發掘
數據價值，進而實現企業數據資產的盤活和有效利用。
一、數據治理面臨的挑戰1、治理效率低
當發現質量問題時建設質量平臺、需要數據字典的時候建設
元數據管理平臺，將原本完整的治理體系割裂為多個系統、多個平臺，造成系統集成難度高、治理效果差。
2、跨組織的溝通協調問題
數據治理是一個組織的全局性項目，需要 IT 部門與業務部門的傾力合作和支持，需要各個部門站在組織戰略目標和組織長遠發展的視角來看待數據治理。因此，數據治理項目需要得到組織高層的支持，在條件允許的情況下，成立以組織高層牽頭的虛擬項目小組，會讓數據治理項目事半功倍。
3、管理內容與生產內容不一致
因歷史原因，很多企業采用“先建后治”的方式，通過手工填報、反向解析代碼、腳本等的方式進行元數據探查、血緣探查、數據質量管理，事后才能發現問題，容易造成管理的內容和生產內容的不一致。
4、不能持續進行有效治理
數據治理的最終目標是提升數據價值，是一個持續漫長的運營過程，需要逐步完善、分步迭代，指望一步到位完成數據治理是不現實的，但在實際執行過程中往往以項目交付為目標，點到為止，導致治理不全面、無延續，效果也注定是差強人意。、
5、投資決策困難
組織的投資決策以能夠產生可預期的建設成效為前提，但往往綜合性的數據治理的成效并不能立馬體現，它更像一個基礎設施，是以支撐組織戰略和長期發展為目標，所以，導致此類項目無法界定明確的邊界和目標，從而難以作出明確的投資決策。
6、項目落地困難
由于每個行業、企業、單位的組織體系、數據應用、基礎架構不同，需要通過方法論找到適合企業的特有的數據治理思路，同時需要專人或專業團隊進行強有力的支撐，但實際執行過程中往往是企業安排員工進行兼職管理，導致職責不清晰，主動性不強，治理工作落地困難
7、管理失焦
隨著中臺的建設腳本和任務越來越多，本來管理數據變為了管理程序；數據治理的本質是管理數據，走入誤區變成管理程序、腳本、任務，造成了管理失焦。
二、睿治數據治理平臺
睿治
智能數據治理平臺由億信華辰自主研發，是一款融合數據治理十大產品模塊，覆蓋數據全生命周期管理的應用平臺，也是目前國內功能齊全的數據治理工具，助力
數據標準落地，提升數據質量，實現數據資產融合。企業利用億信華辰數據治理平臺主要解決企業不同來源
數據集成過程中遇到的問題，能夠提供統一的元數據集成、數據標準管理、數據模型設計、數據質量稽核、數據資產目錄、
數據分析服務等能力。睿治數據治理平臺可以幫助企業全面提升數據質量，并建立健全完善的考核制度，實現數據中心的統一監管，提高企業職工的辦事效率，充分實現數據的全面共享應用。
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