數據治理廣義上是組織中涉及數據使用的一整套管理行為。目前所說的大數據治理，本質上是指通過對數據庫進行ETL處理（抽取、轉換、裝載），以更好的滿足數據的查詢和分析需求。

一、大數據治理的定義
數據治理廣義上是組織中涉及數據使用的一整套管理行為。目前所說的大數據治理，本質上是指通過對數據庫進行ETL處理（抽取、轉換、裝載），以更好的滿足數據的查詢和分析需求。

 二、大數據治理的商業價值
企業只有建立了完整的大數據治理體系，才能夠保證數據的質量，有效挖掘數據價值，提高競爭力。
1、標準化的數據是優化商業模式、指導生產經營的前提
在大數據時代，數據量高速膨脹，形成了一個個系統豎井，即海量的、分散在不同角落的數據，無從知曉系統之間的關系、標準化數據從哪里獲取，導致了數據資源利用的復雜性和管理的高難度。而通過數據治理工作，一方面，可以對分散在各系統中的數據提供一套統一的數據定義、數據命名、賦值規則、數據類型等的定義基準；另一方面，可以防止數據的混亂使用，確保數據的正確性及質量，并可以優化商業模式，指導企業生產經營工作。
2、高質量數據是企業業務創新、管理決策的基礎
隨著互聯網企業的沖擊，市場競爭加劇，許多企業面臨利潤空間逐步縮小、收入增速放緩的局面。因此，必須向外延與內涵相結合的增長方式轉變，依靠企業的內部挖潛實現未來效益的提升。作為企業開展業務創新和管理決策的重要基礎，必須要提升企業內部數據管理的精細化水平，從而提高企業的創新能力。
3、多角度、全方位的數據是企業開展市場營銷、爭奪客戶資源的關鍵
誰掌握了準確的數據誰就能獲得先機，數據已成為企業最核心的隱形財富。企業如何選擇競爭策略、進行經營管理決策，如何在不同的細分市場構建客戶畫像、開展精準營銷，都必須基于360度全方位、準確的客戶數據加以分析判斷才能得出。

 三、大數據治理核心要素
1、管理出成效，制度是保障
大數據治理需要頒布相關的數據治理的企業規章制度，制定相應的管理流程、管理辦法、人員角色、認責體系和崗位職責等。
2、明確數據治理責任
開展數據治理工作，就必須清楚地認識到數據治理是業務部門和IT部門共同的職責。
3、理論結合實踐
數據治理活動是指對數據規范所做的計劃、執行和監督工作，以實現數據資產價值的獲取、控制、保護、交付以及提升，一般包括以下活動：
1）數據質量管理
通過計劃、實施和控制活動，運用質量管理技術度量、評估、改進和保證數據的恰當使用。
2）數據安全管理
通過計劃、制定并執行數據安全政策和措施，為數據和信息提供適當的認證、授權、訪問和審計。
3）主數據管理
通過計劃、實施和控制活動，達到保證參考數據與主數據的一致性。
4）元數據管理
通過計劃、實施和控制活動，以實現輕松訪問高質量和整合的元數據。
4、數據規范
數據規范是對企業核心數據進行有關存在性、完整性、質量及歸檔的測量標準，一般包括數據模型、數據標準、元數據、業務規則、主數據和參考數據。

四、數據治理軟件：工欲善其事，必先利其器
億信華辰自主研發的睿治數據治理平臺作為國內功能最為齊全的數據治理工具，融合實時計算存儲、主數據管理、數據集成、元數據管理、數據資產管理、數據交換、數據質量管理、數據安全管理、數據生命周期管理、數據標準管理十大產品模塊。助力數據標準落地，提升數據質量，實現數據資產融合。