數據治理就是一個以服務組織戰略目標為基本原則，通過組織成員的協同努力，流程制度的制定，以及數據資產的梳理、采集清洗、結構化存儲、可視化管理和多維度分析的過程，涵蓋了從前端業務系統、后端業務數據庫再到業務終端的數據分析，從源頭到終端再回到源頭，形成的一個閉環負反饋系統。之所以要進行數據治理，就是便于企業對數據的獲取、處理和使用進行監督管理，實現數據資產價值獲取、業務模式創新和經營風險控制。

一、什么是數據治理
數據治理就是一個以服務組織戰略目標為基本原則，通過組織成員的協同努力，流程制度的制定，以及數據資產的梳理、采集清洗、結構化存儲、可視化管理和多維度分析的過程，涵蓋了從前端業務系統、后端業務數據庫再到業務終端的數據分析，從源頭到終端再回到源頭，形成的一個閉環負反饋系統。之所以要進行數據治理，就是便于企業對數據的獲取、處理和使用進行監督管理，實現數據資產價值獲取、業務模式創新和經營風險控制。

二、數據治理的內容
數據治理是長期、復雜的工程，涉及到標準體系、組織體系、技術體系、流程體系和評價體系五方面的工作領域，包含了數據質量、數據標準、元數據、主數據、數據安全等多個方面內容。
1、標準體系
企業數據標準體系的建設應滿足當前的實際需求，數據治理的成效，很大程度上取決與數據標準的合理性和統一實施的程度。企業數據標準體系內容應涵蓋：主數據標準、元數據標準、數據指標標準、參照數據標準等。
2、組織體系
數據治理項目的實施需要從整個組織考慮，進行數據資產的確權，建立專業的數據治理組織體系，培養整個組織的數據治理意識，明確相應的治理制度和標準。
3、技術體系
數據治理技術應包括主數據管理、元數據管理、數據質量管理、數據標準管理和數據安全管理。
4、流程體系
圍繞數據治理的對象：數據標準、數據質量、元數據、主數據、數據安全等內容，建立數據的生產、流轉、使用、歸檔、消除的整個生命周期管理的過程。規定數據治理的認責體系、數據治理的業務流程、數據治理的支持環境、人員角色和崗位職責和頒布數據治理的規章制度、流程等，為數據治理的開展提供有據可依的管理辦法。
5、評價體系
建立明確的考核制度，設置考核指標和考核辦法，并與個人績效掛鉤。考核指標包括兩個方面內容，一方面是數據質量的評測指標；另一方面是一方面是對數據的生產、管理和應用等過程的評估和考核指標。

三、數據治理四步曲
1. 建立一個數據治理組織
建立數據治理委員會，為確保各方需求都得到滿足，所有類型的數據所有權均得到體現，委員會成員應該囊括各個業務領域的利益相關者，負責評估各個數據用戶的輸入信息，建立覆蓋全公司的數據管理策略，滿足內部用戶、外部用戶甚至法律方面的各種需求。
2、制定數據治理框架。
該框架必須融合數據收集、數據處理、數據存儲、數據分析、數據檢索和數據安全為一體。必須有計劃地把各個部分結合起來，彼此支持與共享。
3、根據企業需求制定數據策略
制定數據管理目標，確立成功標準，以便衡量進展，有助于確定成功的重要指標，進而確保數據治理策略朝著你希望和需要的方向前進。
4、試點數據策略
策略應該先在小范圍內推行，以便發現計劃、框架和基礎設施的缺陷，然后才在整個公司實行。

四、關于睿治數據治理平臺
作為億信華辰自主研發兼容信創的數據治理軟件，睿治數據治理平臺是目前國內功能齊全的數據治理工具。貫通數據治理各個環節，融合數據交換、數據集成、元數據管理、實時計算存儲、數據質量管理、數據標準管理、數據資產管理、主數據管理、數據安全管理、數據生命周期管理十大產品模塊。為滿足政府、企業各類不同的數據治理場景，十大產品模塊可獨立或任意組合使用，提升數據質量，助力數據標準落地，實現數據資產融合。