數據治理的概念是什么
數據治理指的是數據從零散沒有規律變為統一規劃的主數據、從具有很少甚至于沒有組織和流程的治理到企業范圍內的綜合數據治理、從處理主數據時的混亂狀態到主數據井井有條的一個過程。數據治理是一種數據管理的概念，能夠確保數據的全生命周期存在高數據質量的能力。
每個行業的數據都是錯綜復雜，以結構化數據為例：涉及到日志數據、話單信息、賬單信息等等，數據量非常龐大，每種數據都是單獨個體，偶爾結合在一起分析也需要做龐大的工作量才能得以實現，如果所有的數據都參與分析，那么工作量很大，并很難保證質量。這個時候就需要我們對數據進行治理，整合，再加以分析，才能得到我們想要的效果。值得注意的是，數據治理并不等于數據清洗：
數據治理主要是宏觀上對數據管理，由國家或行業制定制度，更具有穩定性。數據清洗是微觀上對數據的清洗、標準化的過程；數據在指定數據規則對混亂數據進行清洗，規則由自己設定。
數據治理屬于頂層設定、具有權威性，數據清洗由需要部門提出的，隨意性比較強。
打個比方：以政府部門例子，需要收集人員或者企業某種信息，那么需要頂級部門出數據格式標準（word或者excel或者某庫資源表）,然后下發給各個地市去收集、整理。這個就是數據治理，一種標準。
數據收集后，統一匯總后，你會發現有些數據格式不對，比如：性別,有寫1的，有寫男的。這個時候就需要我們寫一些規則去過濾，清洗。這個就是數據清洗，一種清洗規則。
數據治理需要解決什么問題
制定統一標準：幫助政府和企業建設數據標準，制定統一標準
挖掘數據價值：幫助企業和政府梳理資源，形成數據資產，豐富分析應用全面掌控數據血緣關系，以獲得更多的數據洞察力，進而挖掘出隱藏在資源中的價值。
提高數據質量：幫助企業和政府建立數據質量管理體系，對數據質量實時監控，及時整改，全面提升政府和企業數據的完整性、準確性、及時性，減少因數據不可靠導致的決策偏差攻損失。
提升信息服務水準：幫助政府和企業制定相關流程、政策、標準，保證信息的可用性、可獲取性、優質性、一致性以及安全性，提升信息服務水準。
降低數據安全風險：提升政府和企業數據資產安全性，并幫助建立相關安全規范和響應機制，全面保障其數據安全。
數據治理最佳實踐路徑
數據治理是一個長期的過程，涉及到企業中所有跨功能和跨業務的決策機制。數據治理即是管理問題，也是技術問題。在管理角度，數據治理是一個至上而下的過程，需要企業高層從全局角度出發制定戰略規劃，規范數據從業務輸入到戰略管理過程的全流程治理；在技術落地層面，需要自下向上推進，從實際內容來看，數據治理是一套工具集。
以國內最主流的數據治理工具為例，億信華辰的數據治理平臺—睿治包含了元數據模塊、實時計算存儲、數據標準管理、數據質量管理、數據集成管理、主數據管理、數據交換管理、數據資產管理、數據安全管理、數據生命周期管理等十大大產品模塊，涉及數據治理所有核心領域，每個環節都可以結合到一起來使用，也可以分開單獨來使用，完美的滿足了不同數據治理的場景。
政府、企業想要釋放數據的強大力量，必須提供準確、可靠、及時的數據。睿治幫助政府和企業有效管理數據，以避免因數據價值得不到很好體現而對政府和企業造成負面影響，進而幫助企業提高競爭力，為政府和企業提供更優質、更及時、更完整的數據，讓其在政務管理和經營市場中脫穎而出。
