隨著數字化轉型速度加快，政府、企業的數據量得到爆炸性增長。據相關報道，我國數據總量達到8000EB，占全球數據總量的21%，成為名副其實的數據資源大國和全球數據中心。面對如此龐大的數據，如何打通數據，消除數據孤島，做好數據治理，挖掘數據價值，更好地利用數據已經成為政府、企業數字化轉型的關鍵。

隨著數字化轉型速度加快，政府、企業的數據量得到爆炸性增長。據相關報道，我國數據總量達到8000EB，占全球數據總量的21%，成為名副其實的數據資源大國和全球數據中心。面對如此龐大的數據，如何打通數據，消除數據孤島，做好數據治理，挖掘數據價值，更好地利用數據已經成為政府、企業數字化轉型的關鍵。
一、何為數據治理
數據治理就是進行數據架構、數據標準、數據質量、數據安全等領域的建設和管理的全流程。本質是盤點數據資產、提升數據質量，實施數據全生命周期的管理。數據治理的目的在于確保數據的質量，可用性，可集成性，安全性和易用性。
二、數據治理的意義
1）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。
2）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。
3）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，可控制策略應用的風險。
三、企業數據治理面臨的挑戰
大部分企業在數據管理方面存在以下問題：
1、數據質量較低：沒有質量管理導致海量數據因質量過低無法使用，數據不具備完整性、規范性以及一致性，不僅最終得到的結論有失偏頗，同時低質量數據會增加相關成本，包含隱性的成本，以及直接的資金成本。
2、數據標準化不足：沒有統一的數據標準，導致數據難以集成和統一。指標體系的缺失導致指標間勾稽關系不清、指標定義不清晰使得同一指標對應多個口徑、主數據在各業務系統獨立維護，且規則口徑不統一。
3、數據應用簡單：數據間的關聯比較低，沒有把數據和業務體系關聯起來，不能對數據進一步探索和挖掘，使得數據的深層價值難以體現。
4、數據分析平臺建設滯后：部分業務活動缺乏信息化支撐、缺少完整的數據和技術架構、缺少統一規劃的大數據分析平臺，以及未能有效管理整個大數據平臺的管理流程。
5、數據管控較弱：缺乏有效的管理機制、數據管理權責部門界定不清，使得跨部門數據的共享存在壁壘，存在數據孤島，冗長的數據獲取過程導致業務分析的需求難以被快速滿足。

四、數據治理解決方案
睿治智能數據治理平臺由億信華辰自主研發，是一款融合數據治理十大產品模塊，覆蓋數據全生命周期管理的應用平臺，也是目前國內功能齊全的數據治理工具。從數據標準、數據質量、數據安全、元數據管理以及主數據管理五大方面，為企業提供一站式解決方案，打通數據治理全流程。
1、數據質量管理：對數據全生命周期進行數據質量監管，從多個維度保證數據質量問題能夠及時發現和解決，保證數據的完整性、一致性、準確性、及時性、合法性，從而提升企業整體數據質量。
2、數據標準管理：對企業經營管理過程中所涉及的各項數據進行規范化定義與統一解釋，并對數據間的制約和關系、業務規則及數據質量要求的統一定義，以便更好的支撐業務的開發和系統的集成，保障企業內外部使用、交換數據的一致性和準確性。
3、元數據管理：理清元數據之間的關系與脈絡，規范元數據設計、實現和運維的全生命周期過程，降低元數據使用難度、提升用戶體驗。
4、主數據管理：從多個業務系統中整合最核心的、最需要共享的數據，集中進行數據的清洗、豐富和分發，確保主數據唯一、準確、權威的數據源。
5、數據安全管理：建立體系化的數據安全管控策略，通過用戶安全管理、數據安全管理實現全方位數據安全管控機制，通過技術手段與管理措施相結合的方式落實數據安全，做到事前可管、事中可控、事后可查。