數據治理是一套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持續改善管理機制。由企業數據治理部門發起并推行，通常包括了數據模型、數據架構組織、技術工具、政策及體系制定、數據質量、數據標準、作業流程、影響度分析、監督及考核等內容。

一、數據治理的概念定義
數據治理是一套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持續改善管理機制。由企業數據治理部門發起并推行，通常包括了數據模型、數據架構組織、技術工具、政策及體系制定、數據質量、數據標準、作業流程、影響度分析、監督及考核等內容。數據治理涉及的IT技術主題包括主數據管理、元數據管理、數據集成、數據質量、監控與報告等。
二、數據治理平臺的價值
數據治理平臺可以讓大數據計算平臺真正能夠服務于業務，以幫助數據工作者低成本和高效地獲取數據洞察，實現業務價值。
1、元數據服務
為上層數據開發與數據治理提供元數據服務。支持不同數據源的元數據發現與元數據歸集，并構建數據目錄和數據血緣服務。
2、數據集成
支持大型數倉、關系型數據庫、非結構化數據、NoSQL數據庫、消息隊列等數據源之間的數據同步，包含實時數據同步、批量數據同步、整庫數據遷移等。
3、調度系統
支持流處理、批處理與AI一體化數據任務編排，支持大規模、高并發、高穩定性的細粒度周期性任務調度，保障數據生產的時效性、穩定性。
4、數據開發
為各種技術/非技術人員提供高效極致的ETL/ELT研發體驗。支持多種計算存儲引擎，提供實時計算、批計算、交互式分析、以及機器學習等一體化數據開發服務。
5、數據服務
連接數據倉庫與數據應用，提供快速將數據表生成數據API服務的能力，實現靈活可控的數據共享交換服務。
6、數據治理
提供數據質量控制、數據資產管理、監控告警、數據安全管理、成本優化、數據標準等服務，保障數據倉庫能夠規范、健康、合規和可持續

三、數據治理平臺搭建
1、制定數據標準，優化流程
企業數據來源廣泛，包括人力、金融、生產、供應鏈、銷售等內部數據;經濟、政策、科技、社會、市場、產業、競爭者等外部數據。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
數據治理平臺的內容主要包括數據標準管理、數據質量管理、數據安全管理、元數據管理、主數據管理等功能模塊。企業需要考慮用戶的不同需求，從而建立不同的模塊，搭建高適用性的數據治理平臺，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。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。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。
四、數據治理平臺商業案例
睿治數據治理平臺融合數據標準數據質量、數據集成、元數據、主數據、實時計算存儲、生命周期、數據資產、數據交換、數據安全10大產品，打通數據治理各個環節，全程可視化操作，同時提供各個產品模塊任意組合，快速解決企業不同的數據治理場景。