數據治理（Data Governance）是由企業數據治理部門發起并推行的涉及數據使用的一整套管理行為。數據的質量直接影響著數據的價值、數據分析的結果以及企業的決策質量。簡而言之，數據治理即提高數據的質量，發揮數據資產價值。

一、什么是數據治理
數據治理（Data Governance）是由企業數據治理部門發起并推行的涉及數據使用的一整套管理行為。數據的質量直接影響著數據的價值、數據分析的結果以及企業的決策質量。簡而言之，數據治理即提高數據的質量，發揮數據資產價值。

二、為什么要數據治理
1、數據交換和共享困難
由于企業信息化建設初期缺乏整體的信息化規劃，企業內部系統形成了“信息孤島”。也就是企業各個系統間缺乏有效的連接通道，數據不能互通、共享與交換，導致不能充分發揮數據的價值。只有進行數據治理，消除“信息孤島”，才能實現數據驅動業務、數據驅動管理，才能真正釋放數據價值。
2、數據質量層次不齊
數據作為企業、政府等組織機構的重要資產，需要有一套完備的數據資產管理機制。因為，并不是所有數據都是數據資產，數據中也有垃圾數據。需要通過治理為企業創造價值的數據資產。
3、存在數據安全隱患
數據資產管理上，正在由傳統分散式的人工管理向計算機集中化管理方向發展，導致數據安全事件多不勝數。一旦數據安全受到破壞，將會對企業找出重大損失，因此，需要從數據的創建和初始存儲，到它過時被刪除的整個環節，對數據進行全方位治理與實時監控，充分保障數據安全。
4、缺乏有效的管理機制
造成數據質量問題的主要因素有管理職責混亂，數據產權不明確，管理和使用流程不清晰等。目前，由于企業缺乏有效的管理機制，存在數據重復、數據維護錯誤、數據不完整、數據不一致等情況，導致大量低質量數據存在。

三、數據治理的方法
從技術實施角度看，數據治理包含數據資源梳理、數據采集清洗、數據庫設計和存儲、元數據管理、數據共享交換這五個步驟。
1、數據資源梳理
從業務的視角對組織的數據資源環境和數據資源清單進行梳理，包含組織機構、業務事項、信息系統，以及以網頁、數據庫、文件和 API 接口形式存在的數據項資源。
2、數據采集清洗
為了將企業系統內部散落和零亂的數據集中存儲起來，需要通過可視化的 ETL 工具對數據從來源端至目的端進行抽取、轉換、加載。
3、數據庫設計和存儲
基礎庫和主題庫的建設就是在對業務理解的基礎上，基于易管理、易使用、易存儲的原則，再根據數據資源清單，設計數據庫表結構與數據采集清洗流程，將整潔干凈的數據存儲到數據庫或數據倉庫中。
4、元數據管理
元數據管理是對基礎庫和主題庫中核心數據資產的數據項屬性的管理，同時，將數據項的業務含義與數據項進行了關聯，便于業務人員也能夠理解數據庫中的數據字段含義。
5、數據共享交換
數據共享交換包括組織內部和組織之間的數據共享，共享方式也分為庫表、文件和 API 接口三種共享方式。保證了分布在異構系統之間的信息的互聯互通，完成數據的收集、處理、交換、共享構造統一的數據及文件的傳輸交換。

四、睿治數據治理平臺
睿治數據治理平臺是億信華辰經過十余年技術沉淀和項目錘煉，完全自主研發的、開創性的、一站式綜合數據治理整體解決方案。由主數據、實時計算存儲、數據質量、數據集成、數據安全、數據資產、元數據、數據標準、數據交換、數據生命周期十大模塊組成，可以說是目前最完整的數據治理工具。