隨著大數據時代的到來，為解決系統孤島的現象，現如今各行各業都在進行大數據平臺的建設，都想通過大數據的能力實現數字化轉型，而數據治理作為實現企業數據價值的第一步，也就越來越被重視。

隨著大數據時代的到來，為解決系統孤島的現象，現如今各行各業都在進行大數據平臺的建設，都想通過大數據的能力實現數字化轉型，而數據治理作為實現企業數據價值的第一步，也就越來越被重視。

 數據治理的現狀與痛點

企業已經認識到數據價值的重要性，紛紛通過數據治理活動來挖掘數據的價值，提升數據管理水平。但還是存在很多問題，主要有6個方面：
1、對數據治理概念的理解還是比較模糊。往往只關注了數據治理中的某些環節，沒有形成數據治理閉環。
2、數據治理工作沒有總裁辦、風險管理等部門參與。導致數據治理面臨溝通協調困難，治理效率低下和效果不明顯。
3、沒有建立統一的數據質量體系、方法和規范。
4、在數據治理落地實施、績效評價等方面還沒有專門的標準來指導。
5、缺乏可行有效的監督、考核、評價機制，數據治理工作無法常態化。
6、缺少配套的數據標準工具，支持數據標準落地。

 數據治理的價值

為什么要做數據治理，數據治理解決的是什么問題？價值是什么？首先我們需要解決跟老板匯報的問題。
在對很多企業數據治理的痛點與最終創造的價值進行收集整理后，我們從四個層面總結了數據治理的價值，供大家參考：
一、信息價值。數據系統的基本使用保障，避免高層或者業務方需要看業務指標時無法看數，無法做出運營決策。或者一個指標在不同地方出現不一樣的結果，口徑、范圍等不對齊導致的內部信息傳遞異常。
二、風險控制。規范的權限控制，對不同部門、不同層級的員工進行精準和一致的頁面、數據表、任務權限管控，在保障必要的看數需求的同時，也避免數據泄露，滿足內部風控部門要求。
三、成本控制。出現服務器性能瓶頸，最快速有效的方式就是服務器擴容，但擴容有成本，大多數企業都不能接受無限制的擴容，數據治理本身也是在做服務器的成本管控。
四、業務價值。數據治理最大的價值所在。我們發現如果一個企業的數據開發都在IT/數據部門時，往往不會存在數據亂、需要治理的情況。需要治理的情況很多都出現在開發能力往業務團隊滲透的階段，也叫業務推廣期或者業務自助分析期。這個階段不只釋放了數據部門同學的人力，也是數據價值飛躍的階段，業務同學會全面基于數據結論來指導運營決策，甚至去自發地基于自己的業務問題，做更多的數據探索和深度挖掘。在這個階段做數據治理，保障數據的穩定和規范化的使用，本身就是在極大程度地創造數據的業務價值。

睿治智能數據治理平臺
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。