一、數據治理的概念與定義
數據治理，是企業數據治理部門發起并推行的，關于如何制定和實施針對整個企業內部數據的商業應用和技術管理的一系列政策和流程。數據治理是一套持續改善管理機制，通常包括了數據架構組織、數據模型、政策及體系制定、技術工具、數據標準、數據質量、影響度分析、作業流程、監督及考核等內容。
二、數據治理平臺是什么
數據治理平臺為企業解決數據出處不明確、產權歸屬不清晰、數據質量參差不齊、數據規范不統一等問題。支持多種數據導入形式，提供全方位的數據質量管理、多視角的數據統計功能及數據模型生命周期管控，使用戶全面掌控數據。保證數據在采集、集中、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，提高數據的質量，形成學校高質量的數據資產。
三、數據治理平臺的功能模塊與特性
1、
主數據
1）主數據管理：支持對主數據的維護，包括主數據申請與校驗、審批、變更、凍結/解凍、發布、歸檔等全生命周期管理;
2）主數據存儲、整合：需具備對數據的整合、清洗、校驗、合并等功能，能夠實現對分散在各地處的主數據的集中維護、收集，并確保主數據在應用場景下的完整、唯一與準確;
3）主數據分析：實現對主數據的變更情況監控，為主數據系統管理員提供對主數據進行分析、優化、統計、比較等功能;
4）主數據分發與共享：支持主數據對外查詢和分發服務，滿足業務人員和IT人員日常的查詢和調取;
2、數據指標
1）指標維度管理：從時間、空間、物料以及層次四個維度的信息和所含具體維度進行管理;
2）指標維護：支持對指標進行新增、修改、刪除、審批、凍結、解凍、發布(分發)、導出等操作，并就以上操作進行各類權限設置及權限功能的操作流程設計;
3）數據指標定義：能夠以不同的主題和業務域對維度進行定義、屬性和模型方面的管理;
3、元數據
1)元數據管理：準確定義元數據模型并封裝儲存，在功能層包裝成各類元數據功能，最終對外提供應用及展現;提供元數據分類和建模、血緣關系和影響分析，方便數據的跟蹤和回溯；
2)元數據采集：能準確便捷地從各類數據庫及大數據平臺中采集全生命周期的各類元數據，包括各類數據實體機加工邏輯，并支持異構環境;
3)元數據搜索：可根據數據源庫、類型等搜索元數據信息；
4)元數據展示：清晰直觀的可視化呈現，展現數據間各類組合依賴關系及加工上下游邏輯，并能進行針對性問題和指標的突顯和預警。
四、如何做好數據治理平臺
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。
