一、數據治理與數據治理平臺
數據治理指的是數據從零散沒有規律變為統一規劃的主數據、從具有很少甚至于沒有組織和流程的治理到企業范圍內的綜合數據治理、從處理主數據時的混亂狀態到主數據井井有條的一個過程。數據治理是一種數據管理的概念，能夠確保數據的全生命周期存在高數據質量的能力。
數據治理平臺是建立數據擁有者、使用者和數據之間的和諧關系，從全機構協調、對各個層面的數據進行協調統領，確保內部各類人員可以得到及時、準確的數據支持和服務。通常情況下，數據治理應當有以下功能域：原數據、數據標準、數據資產、主數據、生命周期等。
二、數據治理平臺搭建流程
1、制定數據標準，優化流程
對企業來說，數據有很多來源。金融、人力、供應鏈、生產、銷售等內部數據;政策、經濟、社會、科技、產業、市場、競爭者等外部數據。盡管數據來源廣泛，數據量大是其優勢，但如果不加以整理，混亂的數據不但不利于分析應用，而且會造成不必要的財產損失。所以企業應建立統一的數據標準、數據管理流程和系統，以規范數據生產與供應過程。
2、搭建平臺
對于數據治理平臺的搭建，企業需要考慮用戶的不同需求，從而建立不同的模塊。數據治理平臺的內容主要包括數據質量管理、數據標準管理、數據安全管理、數據模型工具、元數據管理、主數據管理等功能模塊。我們所說的數據治理項目不是為治理數據而構建，而是與大數據平臺、數據倉庫、數據分析挖掘等項目相結合，通過提高數據質量、控制數據安全性，使數據發揮最大效益。
3、優化模型，確保數據安全
數據安全管理是從數據資產整理開始的。將數據資產進行整理分類，可以明確敏感數據在系統內的分布情況，判斷敏感數據是如何被訪問的，以及確定當前賬號和授權的狀態。依據數據價值和數據特性，對企業的核心數據資產進行分類，利用數據治理工具將其模型化，確定敏感數據的位置、描述和處理方法，確保數據的合法合規地使用。
三、企業數據治理平臺選型指南
1、產品的功能
對于數據治理工具功能的考察要結合企業自身的業務需求，要選擇最適合企業現狀和發展要求的。假如您的企業中沒有或技術人員不足，那么選擇的數據治理工具的功能一定要簡單易用并且功能點要覆蓋企業的業務需求，盡量減少定制化開發的功能。假如您的企業技術實力雄厚，可以選擇一個穩定的框架，部分功能可以定制開發，這樣也許更加易用和適用。在功能指標上，不同的數據治理主題關注的功能和工具不同，例如：元數據管理、數據質量管理、數據標準管理、主數據管理等。最后，至關重要的是要考慮數據控制、安全性和許可等因素。此外，評估和選擇數據治理工具不僅取決于功能，還取決于您如何使用這些工具增加來增加業務價值。
2、產品的性能
數字化時代，企業的數據環境變得多樣而復雜，大數據的4V特征（體量大、多樣化、速度快、密度低）已經展現的淋漓盡致。考慮到需要處理的大量數據以及業務需求的日益復雜，對于任何正在評估的新技術和工具，都必須考慮性能和可伸縮性。數據治理的工具需要能夠支持大量并發用戶和非常大的數據集，尤其是針對數據模型工具、數據質量工具、數據集成工具、數據存取工具。
3、產品的架構
在數據治理項目中，數據架構更多的是需要根據企業的現狀和需求進行規劃設計的，這點可以通過供應商案例的進行考察，比如數據的分層分級、數據的存儲、數據的讀取、數據的安全控制等。技術架構重點是考察供應商產品的技術先進性。應用架構是從功能組件的適用性、易用性，以及功能組件的關聯性等方面進行考量的。安全架構是考察產品在數據安全防護和個人隱私數據保護層面的功能和成熟度。
