在數據智能運用的道路上，由于缺乏規范的數據管理標準、開發團隊水平不一、開發平臺和工具不統一、所用技術不同，各個系統間的數據難以兼容及集成。數據無法共享，造成一定的數據存儲成本及數據管理成本的浪費。另外，由于頂層設計的缺失及歷史原因，企業的各個業務系統、管理系統等的數據壁壘問題嚴重，數據煙囪、信息孤島遍布。因此，對于數字化轉型企業來說，統一數據定義、追溯數據來源、消除無效數據、分類數據存儲，可以降低數據管理成本，規避數據應用的法律風險，降低產品維護及開發成本。那么企業應該如何正確治理數據呢?
一、數據治理中的難點
1、不具代表性的數據
當業務的不同部分正在接收不具代表性或意外的數據時，實施成功的
數據治理計劃變得更加困難。業務的一部分中的員工將以文檔作者未能預料到的方式使用表單上的字段和代碼，這一點非常普遍。這可能是因為表格尚未更新以反映當前的商業現實。
2、數據孤島
數據孤島指信息存儲庫仍然由單個團隊或部門控制，并且對整個組織不可見。數據治理計劃應該通過讓整個組織了解這些破碎的數據庫，以及通過定義流程來記錄部門之間如何相互共享數據來幫助打破孤島。
3、數據不一致
如果業務的不同部分不共享一個共同的詞匯表，即使報告相同的KPI，您的數據也可能不一致。這不僅會造成混亂和不良見解的負面反饋循環，而且還會使首先啟動治理計劃變得更加困難。
二、數據治理的意義
提高生產力：很多企業表示，由于數據不準確，他們浪費了資金。更好的數據治理意味著當兩個數據源發生沖突時，員工不再需要花費寶貴的時間來搜索正確的信息。
更容易的合規性和審計：相關法規嚴格控制某些行業的公司如何處理敏感數據。明確定義的
數據治理策略可幫助您向審計人員提供信息安全存儲且不會在傳輸和靜止時被篡改的情況。
更好的決策：如果沒有可靠的分析和報告解決方案，就不可能成為“數據驅動”的組織。通過提高企業數據的一致性，準確性和質量，您將對自己的業務決策更有信心。
三、企業數據治理流程
1、對企業數據進行歸集和標準化。
數據的污染可能發生在數據產生、采集、傳輸、流轉、加工、存儲、提取、交換等各個環節，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。
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。因此內部統一標簽也至關重要。商品標簽包含了規格、條碼、圖片、口味、包裝等信息。顧客標簽包括年齡、性別、興趣愛好、地區、購買力、產品偏好、忠誠度等等。
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。
四、關于睿治數據治理工具
睿治是全國唯一實現了數據治理場景全覆蓋的突破性產品，數據標準、元數據、主數據、數據質量、數據安全、數據資產、數據處理、數據交換、實時計算存儲、數據生命周期等十大核心模塊，以創新的方式保證了企業的業務數據在采集、匯總、轉換、存儲、應用整個過程中的完整性、準確性、一致性和時效性，全面為客戶量身打造符合自身特征的數據治理體系，實現數據資產管理和數據價值的挖掘。通過“平臺化、可視化、智能化”的方式提升企業數據治理工作效率，真正降低成本。
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