隨著數據價值達到新高，管理數據驅動決策的基本規則沒有改變。要做出正確的決策，您需要高質量的數據。您需要知道您擁有什么、它位于何處、它的沿襲是什么以及哪些業務規則決定了它的結構、內容和有效性。如果您的數據質量低下或您的數據資產管理不善，那么您將無法使用它們做出正確的業務決策。

隨著數據價值達到新高，管理數據驅動決策的基本規則沒有改變。要做出正確的決策，您需要高質量的數據。您需要知道您擁有什么、它位于何處、它的沿襲是什么以及哪些業務規則決定了它的結構、內容和有效性。如果您的數據質量低下或您的數據資產管理不善，那么您將無法使用它們做出正確的業務決策。隨著數據的作用和數據驅動的決策制定的增加，以及可用數據的總體數量和速度的增長，數據治理也在不斷發展，以滿足不斷變化的業務需求。

數據治理面臨的挑戰
在數據治理的過程中會遇到很多問題，我們簡單分成三類：
1、管理類挑戰：數據信息分散在不同的業務部門的業務庫中，數據上報也分散在不同的位置，難以對這些分散的數據進行統一的管理。隨著數據量的不斷增大，如何投入更少的人力去進行數據信息的維護也是一大難題。
2、技術類挑戰：我們的數據工程師在收集到數據后，數據的質量該怎么保證？如果數據本身質量不過關，可能帶來負面的業務效果。
3、業務類挑戰：在所有的數據上報之后，底層的業務元信息缺失，無法進行統一的審計或者度量。
數據治理“馬斯洛的需求層次理論”
數據治理對于不同企業，或者是一個企業在不同的發展階段，所面臨的問題是不一樣的，這里進行了一個簡單分類：
?時效性：數據采集上來后，我們會關注數據產出的及時性，因為如果數據發生的時效性沒有達標的話，對當前的業務判斷來講價值就會降低。
?質量性：在數據已經有了一些閉環應用的基礎上，還需要有準確性，完整性，有效性，如此才能保證在數據應用上能達成期望的效果。
?可用性：如果數據是不可用的，則數據對我們的價值就降低。
?安全性：在數據量很大之后，我們會更多地去關注數據共享或者數據應用，在這個過程中，我們的數據安全如何保障。
?成本：解決問題過程中可能耗費大量人力、物力以及計算資源，我們是否能在解決問題的同時降低成本。

睿治——智能數據治理平臺
睿治作為國內功能最全的數據治理產品之一，入選IDC企業數據治理實施部署指南。同時，在IDC發布的《中國數據治理市場份額,2021》報告中，位居數據治理解決方案市場份額第一。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、數據交換、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，快速滿足政府、企業各類不同的數據治理場景。
應用案例：佛山某區政務服務數據管理局數據治理
建設內容：根據數據應用的需求，對人口庫、衛計、工商、流管等數據建立質量規則，通過構建模型、配置規則、人工智能識別等方法對數據進行數據核查、數據清洗、數據更新及數據修復，并輸出數據分析報告。
項目價值：全面提升數據質量，幫助建立健全完善的考核制度，實現數據中心的統一監管，全面實現教育無紙化改革，提升辦事效率，充分實現數據的全面共享應用。