在信息產業部分領域我國實現了從“跟跑”“并跑”向“領跑”的轉變，預計到2025年全球將有近30%的新增數據資源來自中國。數據治理是深入剖析、了解規模日漸增長的大數據的核心環節。那么我們該如何搭建數據治理平臺。

數據治理平臺搭建方法論
在信息產業部分領域我國實現了從“跟跑”“并跑”向“領跑”的轉變，預計到2025年全球將有近30%的新增數據資源來自中國。數據治理是深入剖析、了解規模日漸增長的大數據的核心環節。那么我們該如何搭建數據治理平臺。
一、數據治理定義
要想搭建數據治理平臺，首先肯定要了解什么是數據治理。不同機構對數據治理的了解各不相同。

二、如何搭建數據治理平臺
數據治理是一個復雜的系統工程，是一個從上至下指導，從下而上推進的工作。搭建數據治理平臺主要分為兩部分：數據治理平臺的頂層設計與底層設計。
基于數據治理體系，其頂層設計可以分為四個模塊：
建立組織制度
數據治理首先要制度化，通過統一數據標準，制定合理的數據管理流程和制度，對數據產生、采集、處理、加工、使用等過程進行規范。還要建立一個能足夠支撐企業數據化業務的完整體系，包括管理體系、組織體系、技術體系、執行體系等方面。最終目標是確保數據符合業務需求，并在整個組織中定義、監控和執行數據策略從而確保一致性。
了解建設程度，引進人才
確定企業數據的質量、數據資產的分布、數據應用需求、數據的管理現狀等情況，以及確定改進內容和方向并與利益相關方達成共識。細化至數據治理項目的目標和范圍，評估數據治理成熟度。根據實際情況對外廣招專業人才，對內選拔相應的技術專家、業務專家，建立包括數據治理人才培養和人才選拔的人才體系。
選擇建立平臺的工具
數據治理平臺涉及面廣，體系龐大而又復雜，如果能選擇一個在業界有口皆碑的工具，借鑒已成功運用落地的行業解決方案，則會在最短的時間內完成治理目標，達到事半功倍的效果。不同的企事業單位對于各業務模塊的建設程度及搭建數據治理平臺的需求都不一樣。但一個全面的數據治理平臺應該包含以下十大塊，即元數據管理、實時計算存儲、數據標準管理、數據質量管理、數據集成管理、主數據管理、數據交換管理、數據資產管理、數據安全管理、數據生命周期管理。

持續改進優化數據治理工作
數據治理是一個螺旋上升模型，需要不斷的迭代和優化以及進行長效的持續運營。數據才能變得可信且易于理解，并能有效地支撐業務人員的決策分析工作。

億信華辰智能數據治理平臺包含十大產品模塊：主數據、數據標準、數據質量、數據集成、元數據、數據交換、數據資產、實時計算存儲、數據生命周期和數據安全。 
數據標準管理：提供全面完整的數據標準管理流程及辦法，用于決定和建立單一、準確、權威的事實來源。
元數據管理：端到端的自動化采集，一鍵元數據分析，快速理清數據資源，了解數據來龍去脈，構建數據地圖。
數據集成管理：實現跨部門數據的傳輸、加載、清洗、轉換和整合，支持自定義調度和圖形化監控，實現統一調度、統一監控。
數據質量管理：通過向導化、可視化等簡易操作手段，將質量評估、質量檢核、質量整改與質量報告等工作環節進行流程整合，形成完整的數據質量管理閉環。
數據交換管理：將若干個業務子系統之間進行數據或者文字的傳輸和共享，集數據采集、處理分發、交換傳輸于一體。
主數據管理：對需要共享的數據建立統一視圖和集中管理，為各業務系統數據調用提供黃金數據。
數據安全管理：提供對隱私數據的加密、脫敏、模糊化處理、數據庫授權監控等多種數據安全管理措施，全方位保障數據的安全運作。
數據資產管理：豐富的服務接口拓展，支撐數據資產的多渠道應用，如數據共享、決策支持等，最終實現數據資產價值最大化。
實時計算存儲：基于開源Hadoop框架開發，融合MPP、SQL on Hadoop、流處理等大數據技術，支持海量數據的高效儲存和統一管理，為企業決策提供實時的數據支撐。
數據生命周期管理：記錄數據從創建和初始存儲，到過時被刪除的整個流動過程，對數據進行近線歸檔、離線歸檔、銷毀和全生命周期監控。
睿治數據治理平臺的十大產品模塊可靈活組合使用，通過有型的產品支撐和實施方法論，解決大企業面臨的數據孤島、數據維護混亂、數據價值利用低的問題，依據企業特有的業務和架構，構建一套源源不斷地把數據變成資產并服務于業務的、可持續讓企業數據用起來的機制，讓數據可見、可懂、可用、可運營。