隨著越來越多的企業建立并廣泛應用BI系統，數據治理的話題也在最近被越來越多地提及和討論。有專家表示，只有建立了一定的數據治理體系，用戶才會真正進入商業智能的時代。而數據治理能夠在短期內成為業內的焦點話題，與企業對數據質量的理解和關注密切相關

隨著越來越多的企業建立并廣泛應用BI系統，數據治理的話題也在最近被越來越多地提及和討論。有專家表示，只有建立了一定的數據治理體系，用戶才會真正進入商業智能的時代。而數據治理能夠在短期內成為業內的焦點話題，與企業對數據質量的理解和關注密切相關

一、數據治理基本概念

數據治理（Data Governance）是指在管理數據資產過程中行使權力和管控，包括計劃、監控和實施。在所有組織中，無論是否有正式的數據治理職能，都需要對數據進行決策。建立了正式的數據治理規程及有意向性地行使權力和管控的組織，能夠更好地增加從數據資產中獲得的收益。

二、數據治理的目的

確保企業數據的質量，可用性，可集成性，安全性和易用性。數據是公司的資產，組織必須從中獲取業務價值，最大程度地降低風險并尋求方法進一步開發和利用數據，而這一切就是數據治理需要完成的工作，數據治理一般來說主要包括以下三部分工作：
1）為數據管理實踐制定企業范圍的原則，標準，規則和策略。數據的一致性，可信性和準確性對于確保增值決策至關重要。
2）建立必要的流程，以提供對數據的連續監視和控制實踐并幫助在不同組織職能部門之間執行與數據相關的決策，以及業務用戶類別。
3）定義數據資產的具體職責和決策權，應用角色分配決策需要執行的確切任務的決策和規范活動。

三、數據治理的意義

1、降低運營成本
眾多案例證明，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。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
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。

四、億信華辰綜合實力突出
作為數據治理核心玩家，億信華辰憑借大數據領域15年經驗沉淀，積極布局數據治理領域，百余次產品迭代，打磨出睿治智能數據治理平臺并榮獲DAMA中國數據治理優秀產品獎、星河獎優秀大數據產品獎等多個重磅獎項，形成包含數據集成、數據交換、實時計算存儲、主數據、數據標準、數據質量、元數據、數據資產、數據生命周期和數據安全十大模塊的數據治理產品方案，助力數據標準落地，提升數據質量，實現數據資產化。
睿治的十大模塊能根據客戶的個性化需求，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。在真實的治理過程中，政企可參考各模塊的作用并結合自身特點，以一兩個作用域為切入點，小步迭代，通過收益逐步驅動治理行為的貫徹落地。