數據治理是企業數據建設必不可少的一個環節。因為數據質量的好壞，直接影響著業務的開展

數據治理是企業數據建設必不可少的一個環節。因為數據質量的好壞，直接影響著業務的開展，下面是一些簡單的示例：
良好的數據質量
數據支撐業務順利開展，如更精確的用戶偏好，通過推薦提高用戶的消費額；更實時的物流信息，優化物流分配和配送效率；更準確的倉儲信息，優化倉儲補貨和管理等。
及時準確的數據，可以支持高效的商務決策。
糟糕的數據質量
業務開展受阻，如無法正確開具發票，導致無法走財務流程；登記了錯誤的用戶聯系方式，導致貨物無人接收等。
數據錯誤導致業務決策出錯。
最好的機器學習算法，遇到數據質量不足時，結果也不如人意。
數據質量問題的來源眾多，業務方面（缺乏統一的管理規范，導致指標定義不同等）、管理方面（缺少完善的組織和體系支撐，各環節不能高效協同等）、技術方案（設計和開發脫節，數據采集建設過程出現各類問題等）都可能導致數據質量變差。
進行數據治理可以盤活整條數據鏈路，最大化保障企業數據的采集、存儲、計算和使用過程的可控和可追溯。
在進行數據治理之前，我們要認清一件事，數據治理的核心工作： 在企業的數據建設進程中，保障企業的數據資產得到正確有效地管理。
成功的數據治理步驟：
1、建立數據治理委員會
負責評估各個數據用戶的需求，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。該委員會的成員應該囊括各個業務領域的利益相關者，確保各方需求都得到較好地滿足，所有類型的數據所有權均得到體現。委員會也需要有數據安全專家，數據安全也是重要的一環。了解數據治理委員會的目標是什么，這一點很重要，因此，應該思考企業需要數據治理策略的原因，并清楚地加以說明。
2、制定數據治理的框架
這個框架要將企業內部、外部、甚至是法律層面的數據需求都納入其中。框架內的各個部分要能夠融合成一個整體，滿足收集、清洗、存儲、檢索和安全要求。為此，企業必須清楚說明其端到端數據策略，以便設計一個能夠滿足所有需求和必要操作的框架。
有計劃地把各個部分結合起來，彼此支持，這有很多好處，比如在高度安全的環境中執行檢索要求。合規性也需要專門的設計，成為框架的一部分，這樣就可以追蹤和報告監管問題。這個框架還包括日常記錄和其他安全措施，能夠對攻擊發出早期預警。在使用數據前，對其進行驗證，這也是框架的一部分。數據治理委員會應該了解框架的每個部分，明確其用途，以及它如何在數據的整個生命周期中發揮作用。
3、數據測試策略
通常一個數據策略需要在小規模的商用環境中進行測試，用來發現數據策略在框架，結構和計劃上的不足之處并進行調整，之后才能夠投入正式使用。
4、數據治理策略要與時俱進
隨著數據治理策略延伸到新的業務領域，肯定需要對策略進行調整。而且，隨著技術的發展，數據策略也應該發展，與安全形勢、數據分析方法以及數據管理工具等保持同步。
5、明確什么是成功的數據策略
我們需要確立衡量數據治理是否成功的明確標準，以便衡量進展。制定數據管理目標，有助于確定成功的重要指標，進而確保數據治理策略的方向是符合企業需求。

數據治理工具
隨著數據和應用程序對組織變得至關重要，數據治理工具在保護數據資產完整性方面的重要性也在增加。
睿治智能數據治理平臺由億信華辰自主研發，融合數據集成管理、數據交換管理、實時計算存儲、元數據管理、數據標準管理、數據質量管理、主數據管理、數據資產管理、數據安全管理、數據生命周期管理十大產品模塊，各產品模塊可獨立或任意組合使用，打通數據治理各個環節，可快速滿足政府、企業用戶各類不同的數據治理場景。為您的數據治理框架選擇合適的工具與其說是工具，不如說是了解您自己的數據治理策略的目標。