數據時代，任何一家企業的數據都非常重要，企業的方方面面都需要相應的數據支持，通過對相關數據的收集、分析、處理、預判，企業可以對業務狀況、管理工作等方面有精準的了解和掌握，從而做出合理的決策。而數據治理就是挖掘這些價值的重要手段和工具。

數據時代，任何一家企業的數據都非常重要，企業的方方面面都需要相應的數據支持，通過對相關數據的收集、分析、處理、預判，企業可以對業務狀況、管理工作等方面有精準的了解和掌握，從而做出合理的決策。而數據治理就是挖掘這些價值的重要手段和工具。對于企業而言，借助數據治理，引領企業加快數字化轉型，從而獲取最大限度的價值。

一、數據治理的定義

狹義上講，數據治理專注在數據本身。數據治理的目標，是對數據質量進行提高，同時確保數據的安全性，推進數據資源的整合、共享進程。廣義上講，數據治理是對數據實現全生命周期管理，包括數據采集、數據清洗、數據轉換等。除此之外，只要是為整個數據生命期而展開的業務、技術、管理活動，都屬于數據治理的范疇，比如數據資產目錄、數據標準、質量、安全、數據開發、數據價值、數據服務與應用等。

二、數據治理的意義
1、降低運營成本
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。企業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。
2、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。
3、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。

三、數據治理策略
1.構建企業級數據架構
企業構建的信息系統以滿足功能應用為主，如果沒有整體數據架構，應用系統就沒有數據標準可參考，不可避免地會出現不同的應用系統使用不同的數據標準和數據庫，導致數據交換、數據共享困難，數據完整性、數據一致性、數據冗余等問題突出。
2.加強信息系統設計
產生數據質量問題的第一個環節就是生成數據的源系統，在數據源頭解決數據質量問題是提高數據質量非常有效的措施。加強信息系統設計和開發可以通過系統功能自動地規避大量數據質量常見問題。
3.建立主數據中心
主數據是描述核心業務實體的數據，這些數據變化相對緩慢并通常跨業務重復使用。企業內部不同應用系統、不同部門間需要共享數據的現象非常普遍，建立主數據中心不僅能避免各應用系統相互共享數據形成網狀結構，同時能夠保證對外提供準確、一致的數據。
4.搭建數據質量監控平臺
通過搭建數據質量監控平臺可以實現數據質量自動檢查、監控，平臺包括數據質量檢查規則庫、規則執行引擎、數據質量報告、報告推送功能。
5.實施數據安全工作
數據安全實施工作在數據安全管理制度的指導下執行，由技術人員完成，主要包括數據備份、恢復、脫敏、監控、審計等。

四、數據治理實踐離不開軟件工具
數據治理實踐實施過程中，需要依托具體的軟件工具來執行。而且隨著技術的發展，軟件工具的自動化、智能化程度不斷地提高，在數據治理中的作用越來越大。億信華辰睿治數據治理平臺融合數據集成、數據交換、實時計算存儲、元數據管理、數據標準管理、數據質量管理、主數據管理、數據資產管理、數據安全管理、數據生命周期管理十大產品模塊。億信華辰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。