隨著網絡和信息技術的不斷普及，人類產生的數據量正在呈指數級增長。大數據的快速發展，使它成為IT領域的又一大新興產業。大量新數據源的出現則導致了非結構化、半結構化數據爆發式的增長。企業因歷史原因在發展過程中匯集到數據平臺的數據多、亂、差，缺乏標準、規范、治理的數據已經失去了使用的價值。

隨著網絡和信息技術的不斷普及，人類產生的數據量正在呈指數級增長。大數據的快速發展，使它成為IT領域的又一大新興產業。大量新數據源的出現則導致了非結構化、半結構化數據爆發式的增長。企業因歷史原因在發展過程中匯集到數據平臺的數據多、亂、差，缺乏標準、規范、治理的數據已經失去了使用的價值。如何管理和使用這些數據，逐漸成為一個新的領域，于是大數據的概念應運而生。為了凸顯數據業務價值，規范數據處理過程，需對數據進行綜合管理，構建自動化、流程化、一體化、標準化的數據治理體系，確保數據加工條理清晰、數據架構規劃合理、數據知識可傳承、數據處理可管控。

一、企業數據治理流程
1、對企業數據進行歸集和標準化
在信息化領域，用臟亂的數據做樣本，產生的研究成果也是毫無價值的。低質量數據產生在數據采集、傳輸、加工、交換、存儲等數據生命周期各個環節。因此要保證數據治理目標的實現，就必須對數據進行全流程的管控，要在數據質量、數據標準、元數據、數據文件交換、主輔數據源、數據生命周期、數據責任、數據安全等方面形成統一的數據治理規范。
2、數據模型管理和標簽梳理。
在實際的數據治理中，數據標簽、數據分類、數據資源目錄是相互配合、相輔相成的。明確數據資源的分類，根據數據分類去組織資源、編目是建立良好的數據資源目錄的第一步。數據標簽是對數據實體特征的符號表示，每一個數據標簽都是我們認識、觀察和描述數據實體的一個角度。為數據資源打上數據標簽，讓數據資源更貼近用戶、更容易管理，以便充分發揮出數據的價值。
3、企業算法和人工智能應用。
在對企業數據進行歸集和標準化，并對數據模型進行管控和標簽梳理之后，就可以對數據進行管理，并輔之以相應算法和人工智能，在具體業務場景應用。
以元數據管理為例：人工智能實現對非結構化數據的采集和關鍵信息的提取，并實現元數據的維護和整理。
以主數據管理為例：主數據是企業核心業務實體的數據，是在整個價值鏈上被重復、共享應用與多個業務流程的，并與各個業務部門與各個系統之間共享的基礎數據。在復雜數據主數據系統中，機器學習，自然語言處理等人工智能技術可以幫助定義和維護數據匹配規則，以及確定與主數據相關的記錄，建立交叉引用等規則。
以數據模型管理為例：人工智能可以幫助企業實現經驗模型與計算機模型的完美融合，構建商品和會員的知識圖譜。

二、工欲善其事，必先利其器
正所謂好的工具是成功的一半，一套好的數據治理工具，足可以使數據治理工作事半功倍。在實踐工作中發現，數據治理工作是結合了業務、技術、流程、組織架構、專業人員和專業方法的各項工作的集合，這些工作很大程度上依賴于各類數據治理工具來實施落地。
億信華辰結合十幾年大數據技術經驗，打造了一套完善、通用的的數據治理工具睿治數據治理平臺，包括數據交換、數據集成、主數據、實時數據計算、數據質量、數據標準、元數據、數據集成、數據資產、數據交換、數據安全和數據生命周期十大功能模塊，去幫助企業規范的定義與加工數據、清晰的管理數據、安全的應用數據。
智能化探查數據質量：睿治平臺內置數理統計算法、綁定機器學習算法，實現自動探查數據質量，同時支持智能修復。
智能化元數據服務：睿治平臺支持全自動元數據采集和關聯，實現元模型智能化應用，提供圖形化元數據分析視圖。
智能化識別主數據：睿治平臺自動識別主數據，幫助重復數據自動匹配和合并，構建完整的主數據視圖。
智能化構建數據標準：睿治平臺支持智能化映射及落標，形成的數據標準和業務數據雙向評估。