在"新基礎設施"和疫情等外部因素的推動下，數字化轉型正對越來越多的行業而言變得重要且緊急。

    如何更好地利用數據已經成為企業數字化轉型的關鍵，因此數據治理變得越來越重要。在討論數據治理之前，我們需要對于數據治理下一個明確的定義，數據治理到底包括了哪些范疇。

數據治理的定義

    數據治理，是指組織對數據的可用性、完整性和安全性的整體管理。 
    數據的可用性，是指數據本身是可用的、可信的和質量有保證的，不會因為本身的數據質量給后續的數據應用帶來問題；
    數據的完整性，是指我們收集的數據本身是完整的，能夠覆蓋各類數據應用的需要，不會因為缺少了對某些數據的采集，而帶來了數據資產的流失；

    數據的安全性，則是指數據治理和分享的過程是安全可控的，這個過程不會侵犯用戶隱私，不會給組織本身留下安全隱患。

數據治理的意義

    數據治理的意義，就是幫助我們可以更早、更及時、更高效的發現數據問題，確保企業數據的質量，可用性，可集成性，安全性和易用性。數據是公司的資產，組織必須從中獲取業務價值，最大程度地降低風險并尋求方法進一步開發和利用數據，而這一切就是數據治理需要完成的工作。因此，數據治理的重要性，是毋庸置疑的，它是所有數據應用的基礎和根基，它的好壞直接影響數據應用過程中的價值體現。同時，數據治理也是一個組織進行數據資產沉淀的基礎，直接決定一個組織的數據資產能否得到有效的沉淀，以及在數據應用過程中能否充分地發揮數據價值。
    數據治理一般來說主要包括以下三部分工作：
    1.定義數據資產的具體職責和決策權，應用角色分配決策需要執行的確切任務的決策和規范活動。
    2.為數據管理實踐制定企業范圍的原則，標準，規則和策略。數據的一致性，可信性和準確性對于確保增值決策至關重要。

    3.建立必要的流程，以提供對數據的連續監視和控制實踐并幫助在不同組織職能部門之間執行與數據相關的決策，以及業務用戶類別。

數據治理能帶來的價值

    睿治數據治理平臺覆蓋十大數據治理領域，采用微服務架構，既可以和企業已建系統高度融合，也可以隨著未來信息化發展，而無限延展。平臺內部功能模塊也實現了功能的高度融合，包括：
    1.業務系統元數據已經規范建設，建立標準時可直接通過從元數據拾取元數據進行映射后成為標準
    2.數據標準已經制定并通過，可根據標準自動生成數據質量檢查規則和根據標準創建模型主題表
    3.數據需要進行共享交換又需要檢查已經交換數據的質量時，可以通過調用數據質量的質檢方案檢查數據的質量，并制定相應的績效考核評分進行質量考核
    4.基于元數據的落地映射、質量規則、數據歸檔和數據銷毀，都可以在元數據中查看相對應的匹配規則

    億信華辰數據治理平臺——睿治能給企業帶來的數據治理優勢：
    1.全生命周期監控，各模塊提供相應的監控頁面，直觀并實時體現出各模塊及業務系統的變化情況，從總體上對數據治理的各個環節和過程進行管控；
    2.質量規則配置可視化，規則新建提供引導和幫助功能，可視化界面編輯，實現“零”編碼，業務人員易于快速上手使用；
    3.交換流程配置可視化，全拖拽式流程設計器，簡單操作可完成復雜的ETL作業和作業流程定義，“零”編碼，易操作、易閱讀、易維護，適用于所有的業務人員和技術人員；
    4.數據治理工作臺，可視化展示各模塊的統計信息，快捷入口方便快捷的進入關注的模塊，實時查看代辦事項，清晰查看各模塊情況信息，全面把控數據，推動企業數字化轉型。