當業務經歷粗放式增長后，原有的模式已不能帶動業務的增長，需要通過數據手段賦能新的業務增長點。因此業務對數據提出了準確性、及時性等要求，原有業務采集一個需求需要4天時間已經不能滿足業務，從而產生了數據治理項目的啟動。它包括數據、開發流程、管理流程、制度、組織，數據治理就是將關聯方通過一套完整的管理行為，形成有序的工作以達成目標。

當業務經歷粗放式增長后，原有的模式已不能帶動業務的增長，需要通過數據手段賦能新的業務增長點。因此業務對數據提出了準確性、及時性等要求，原有業務采集一個需求需要4天時間已經不能滿足業務，從而產生了數據治理項目的啟動。它包括數據、開發流程、管理流程、制度、組織，數據治理就是將關聯方通過一套完整的管理行為，形成有序的工作以達成目標。數據治理包括哪幾個方面？數據治理措施主要包含以下幾個方面的內容：
1、完成各業務系統的整合工作。完成用戶集成、數據集成、業務集成工作，消除信息孤島，完善數據中心建設。
2、評估數據質量，生成數據質量報告。以數據標準體系為基準，以數據治理平臺為工具，數據管理員對整個主數據（或者全量數據）質量檢測，根據實際需求，利用檢測數據進行單一主題或者整體進行數據質量分析，生成數據質量報告。在數據質量報告的基礎上，結合系統配置好的數據管控體系，生成針對部門、業務數據管理員的各子數據集整改報告。
3、有效的高校內部數據標準體系，包括數據標準、管理標準、質量標準等內容，并保證各業務部門、各業務系統能得到落實與管控。
一、如何搭建數據治理體系
1.構建企業級數據架構
企業在信息化初期就應該規劃整體數據架構。一個完整的數據架構主要包括：數據庫產品線、數據標準、元數據、主數據、數據安全、數據質量、數據交換、數據倉庫。每一部分都需要作為獨立的專題去建設，而且必須是技術與管理相結合的建設過程，最終形成全局數據架構。
2.加強信息系統設計
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。具體包括以下三個方面：
1）加強數據庫設計，使用3NF范式構建業務系統數據模型可以通過數據庫有效解決數據冗余、不一致等問題;
2）系統開發階段加強數據錄入功能的設計和開發，提高界面友好性和校驗功能，可以有效解決數據完整性、時效性等問題；
3）細化需求，在需求分析階段增加對數據質量的詳細要求。
3.建立主數據中心
結合實際需求情況擴大主數據的范圍，凡是需要交換、共享的數據都納入到主數據范圍，形成企業范圍內一致的、完整的、準確的核心業務數據，統一由主數據中心完成對外提供數據的任務。建立主數據中心不僅僅是技術工作，除開發、維護外還需要制定開發規范、管理規范、管理流程，共同規范主數據的使用。
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。平臺的核心是規則庫，與業務無關的規則由技術人員獨立開發，與業務相關的規則需要技術人員和業務人員共同確定檢查規則，然后編寫規則腳本。規則執行引擎可以定時批量執行檢查規則，及時發現數據質量問題，將數據質量報告第一時間推送給業務人員，有助于及時糾正問題數據。
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。

二、關于睿治智能數據治理平臺
睿治智能數據治理平臺由億信華辰自主研發，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，助力數據標準落地，提升數據質量，實現數據資產融合。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，打通數據治理各個環節，十大產品模塊可獨立或任意組合使用，快速滿足政府、企業各類不同的數據治理場景。睿治三大產品優勢：
1）平臺化，全面覆蓋數據治理10大領域，采用微服務架構，融合度高，延展性強；
2）可視化，實現數據從創建到消亡全生命周期的可視化，也實現全角色的可視化
智能化；
3）豐富的智能元素和功能，大大縮短數據管理周期、減少成本浪費。