在"新基礎設施"和疫情等外部因素的推動下，數字化轉型正對越來越多的行業而言變得重要且緊急。如何更好地利用數據已經成為企業數字化轉型的關鍵，因此數據治理變得越來越重要。數據治理已成為挖掘數據價值的重要手段和工具。

隨著大數據平臺和工業互聯網興起，數據治理平臺主要采用數據中臺技術和微服務架構初步替代傳統架構，面向大數據架構下，為數據資源中心與外部數據系統提供數據服務。那么數據治理的作用到底是什么？我們先來看看什么是數據治理。

數據治理的定義

數據治理（Data Governance）是組織中涉及數據使用的一整套管理行為。由企業數據治理部門發起并推行，關于如何制定和實施針對整個企業內部數據的商業應用和技術管理的一系列政策和流程。根據國際數據治理研究所（DGI）給出的定義：數據治理是一個通過一系列信息相關的過程來實現決策權和職責分工的系統，這些過程按照達成共識的模型來執行，該模型描述了誰（Who）能根據什么信息，在什么時間（When）和情況（Where）下，用什么方法（How），采取什么行動（What）。數據治理非常必要，是企業實現數字戰略的基礎，它是一個管理體系，包括組織、制度、流程、工具。

數據治理的最終目標是提高數據的質量（準確性、及時性、完整性、唯一性、一致性，有效性），確保數據的安全性（保密性、完整性及可用性），實現數據資源在各組織機構部門的共享，推進數據資源的整合、服務和共享，從而提升企事業單位信息化水平，充分發揮數據資產作用。

數據治理主要包含哪些工作？

1）定義數據資產的具體職責和決策權，應用角色分配決策需要執行的確切任務的決策和規范活動。

2）為數據管理實踐制定企業范圍的原則，標準，規則和策略。數據的一致性，可信性和準確性對于確保增值決策至關重要。

3）建立必要的流程，以提供對數據的連續監視和控制實踐并幫助在不同組織職能部門之間執行與數據相關的決策，以及業務用戶類別。

對于企業來講，數據治理的作用是什么？

提升業務敏捷

通過建立一致的企業數據模型，統一的組織數據的展示和利用，從而讓業務人員能夠更快的獲取用戶及產品相關數據，獲得最快的市場信息和洞察，從而能夠提升業務對于市場的響應力，讓業務更敏捷。

降低運營成本

眾多案例證明，可以通過精細化和自動化所有可能的數據降低運營成本。這些流程大部分都流經多個系統，組織的多個業務部門的數據庫和應用程序，例如：財務，人力資源資源，銷售和市場營銷等。提供統一而清晰的數據視圖和擁有的信息可以幫助消除許多手動任務并解決幾個冗余問題使成本和復雜性保持在較高水平

管理風險和合規

企業合規和風險管理很重要，尤其是受到嚴格監管的金融服務行業中，風險管理以及遵守外部法規和內部政策會引入其他要求數據使用的透明性以及基于這些數據的報告操作。通過定義所有必要的數據標準，政策和流程并形成具有明確角色和職責的框架，可控制這些策略應用的風險。

通過實施數據治理工具，可以讓數據質量變得更好，發掘數據資產的商業價值，實現如下目標：對業務的支撐；降低經營風險、安全保障；對決策進行支持；滿足風險控制和外部監管要求；可企業持續發展。比如利用億信華辰睿治數據治理平臺可打通數據治理各個環節，十大產品模塊可獨立或任意組合使用，快速滿足政府、企業各類不同的數據治理場景。