在数据智能运用的道路上，由于缺乏规范的数据管理标准、开发团队水平不一、开发平台和工具不统一、所用技术不同，各个系统间的数据难以兼容及集成。数据无法共享，造成一定的数据存储成本及数据管理成本的浪费。另外，由于顶层设计的缺失及历史原因，企业的各个业务系统、管理系统等的数据壁垒问题严重，数据烟囱、信息孤岛遍布。因此，对于数字化转型企业来说，统一数据定义、追溯数据来源、消除无效数据、分类数据存储，可以降低数据管理成本，规避数据应用的法律风险，降低产品维护及开发成本。那么企业应该如何正确治理数据呢?
一、数据治理中的难点
1、不具代表性的数据
当业务的不同部分正在接收不具代表性或意外的数据时，实施成功的
数据治理计划变得更加困难。业务的一部分中的员工将以文档作者未能预料到的方式使用表单上的字段和代码，这一点非常普遍。这可能是因为表格尚未更新以反映当前的商业现实。
2、数据孤岛
数据孤岛指信息存储库仍然由单个团队或部门控制，并且对整个组织不可见。数据治理计划应该通过让整个组织了解这些破碎的数据库，以及通过定义流程来记录部门之间如何相互共享数据来帮助打破孤岛。
3、数据不一致
如果业务的不同部分不共享一个共同的词汇表，即使报告相同的KPI，您的数据也可能不一致。这不仅会造成混乱和不良见解的负面反馈循环，而且还会使首先启动治理计划变得更加困难。
二、数据治理的意义
提高生产力：很多企业表示，由于数据不准确，他们浪费了资金。更好的数据治理意味着当两个数据源发生冲突时，员工不再需要花费宝贵的时间来搜索正确的信息。
更容易的合规性和审计：相关法规严格控制某些行业的公司如何处理敏感数据。明确定义的
数据治理策略可帮助您向审计人员提供信息安全存储且不会在传输和静止时被篡改的情况。
更好的决策：如果没有可靠的分析和报告解决方案，就不可能成为“数据驱动”的组织。通过提高企业数据的一致性，准确性和质量，您将对自己的业务决策更有信心。
三、企业数据治理流程
1、对企业数据进行归集和标准化。
数据的污染可能发生在数据产生、采集、传输、流转、加工、存储、提取、交换等各个环节，因此要保证数据治理目标的实现，就必须对数据进行全流程的管控，要在数据质量、数据标准、元数据、数据文件交换、主辅数据源、数据生命周期、数据责任、数据安全等方面形成统一的数据治理规范。
2、数据模型管理和标签梳理。
数据标签是对数据实体特征的符号表示，每一个数据标签都是我们认识、观察和描述数据实体的一个角度。因此内部统一标签也至关重要。商品标签包含了规格、条码、图片、口味、包装等信息。顾客标签包括年龄、性别、兴趣爱好、地区、购买力、产品偏好、忠诚度等等。
3、企业算法和人工智能应用。
在对企业数据进行归集和标准化，并对数据模型进行管控和标签梳理之后，就可以对数据进行管理，并辅之以相应算法和人工智能，在具体业务场景应用。
以元数据管理为例：人工智能实现对非结构化数据的采集和关键信息的提取，并实现元数据的维护和整理。
以数据模型管理为例：人工智能可以帮助企业实现经验模型与计算机模型的完美融合，构建商品和会员的知识图谱。
四、关于睿治数据治理工具
睿治是全国唯一实现了数据治理场景全覆盖的突破性产品，数据标准、元数据、主数据、数据质量、数据安全、数据资产、数据处理、数据交换、实时计算存储、数据生命周期等十大核心模块，以创新的方式保证了企业的业务数据在采集、汇总、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性，全面为客户量身打造符合自身特征的数据治理体系，实现数据资产管理和数据价值的挖掘。通过“平台化、可视化、智能化”的方式提升企业数据治理工作效率，真正降低成本。
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