近年来，数据治理成为挖掘数据价值的重要手段和工具。随着大数据平台和工业互联网兴起，数据治理平台主要采用数据中台技术和微服务架构初步替代传统架构，面向大数据架构下，为数据资源中心与外部数据系统提供数据服务。那么，数据治理到底能治什么，怎么治呢？
一、什么是数据治理
数据治理是对数据的全生命周期进行管理，包含数据采集、清洗、转换等传统数据集成和存储环节的工作、同时还包含数据资产目录、数据标准、质量、安全、数据开发、数据价值、数据服务与应用等，整个数据生命期而开展开的业务、技术和管理活动都属于数据治理范畴。
二、数据治理的驱动力
1、发现市场热点与需求，实现产品创新服务
可以将大数据应用到产品生命周期，深入挖掘客户需求，把握客户痛点，推动产品创新。利用大数据技术对社交网络信息、在线客户评论、用户体验反馈等信息进行深度挖掘和分析，充分洞察客户，分析客户的情绪，了解客户对产品的想法，获知客户需求的变化趋势，从而对现有产品进行及时的调整和创新，事情贴近客户的生活场景和使用习惯。
2、提升企业风险防控能力
进一步加强与各部门以及第三方合作机构的数据互联共享，有效拓宽信息来源渠道，深度挖掘整合系统内外客户信息、关联关系等数据信息，利用大数据技术查找与分析不同数据变量间的关联关系，并建立相应的决策模型，提升企业风险防控能力。
3、优化业务流程，实现精细化经营决策
1）在经营决策方面，通过外部数据的补充和整理，实现经营分析外延的拓展，从市场和经营环境的高度分析各级机构的发展方向、竞争压力，制定更合理、更有效的经营策略。
2）在资源配置方面，依托大数据采集和计算能力，提升测算的敏感性和有效性，加强财务预测的可靠性和有效性，为总体资源配置提供更好的信息支撑，实现对具体资源配置的动态管理。
3）在过程改进方面，优化业务流程，对交易、日志的专业挖掘，探索当前业务处理流程节点的瓶颈，寻求最有的解决方案。比如通过分析客户从排队到等候完成全部交易的流程合理性，提出过程改进方法，提升网点整体运营效率和客户体验。
4）在运维保障方面，基于流数据处理技术，搭建准实时的应用交易级监控平台，实现交易运行情况的即时监控，保障业务运行稳定高效。
三、数据治理要做些什么
1、数据资源梳理
数据治理的第一个步骤是从业务的视角厘清组织的数据资源环境和数据资源清单，包含组织机构、业务事项、信息系统，以及以数据库、网页、文件和 API 接口形式存在的数据项资源，本步骤的输出物为分门别类的数据资源清单。
2、数据采集清洗
通过可视化的 ETL 工具将数据从来源端经过抽取 (extract)、转换 (transform)、加载 (load) 至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。
3、基础库主题库建设
基础库和主题库的建设就是在对业务理解的基础上，基于易存储、易管理、易使用的原则抽像数据存储结构，也就是基于一定的原则设计数据库表结构，然后再根据数据资源清单设计数据采集清洗流程，将整洁干净的数据存储到数据库或数据仓库中。
4、元数据管理
元数据管理是对基础库和主题库中的数据项属性的管理，同时，将数据项的业务含义与数据项进行了关联，便于业务人员也能够理解数据库中的数据字段含义。
5、血缘追踪
在元数据和数据资源清单之间建立关联关系，且业务团队使用的数据项由元数据组合配置而来，这样，就建立了数据使用场景与数据源头之间的血缘关系。
6、数据资源目录
数据资源目录一般应用于数据共享的场景，例如政府部门之间的数据共享，数据资源目录是基于业务场景和行业规范而创建，同时依托于元数据和基础库主题而实现自动化的数据申请和使用。
7、质量管理
数据价值的成功发掘必须依托于高质量的数据，唯有准确、完整、一致的数据才有使用价值。
8、商业智能（BI）
数据治理的目的是使用，对于一个大型的数据仓库来说，数据使用的场景和需求是多变的，那么可以使用 BI 类的产品快速获取需要的数据，并分析形成报表。
9、数据共享交换
数据共享包括组织内部和组织之间的数据共享，共享方式也分为库表、文件和 API 接口三种共享方式，库表共享比较直接粗暴，文件共享方式通过 ETL 工具做一个反向的数据交换也就可以实现。API 接口共享可以使用 API 网关实现，常见的功能是自动化的接口生成、申请审核、限流、限并发、多用户隔离、调用统计、调用审计、黑白名单、调用监控、质量监控等。
四、数据治理都有哪些步骤
1、落实合适的人员负责治理
任何成功的数据治理计划的一个步骤就是，要在本企业找到CEO可以授权的人，然后让该人负责项目的具体实施。没有什么能取代强有力的领头人。
2、调查清楚所处环境
一旦选定了领头小组，就要调查当前情形，并清查不同部门在不同领域的当前佳实践。领头小组需要越过独立系统看待问题，而企业数据治理评估方法对这项工作来说必不可少。这有助于比较本企业的数据治理计划目前处于什么状态，并且提供了一份路线图以便确定以后的目标。
3、制订数据治理策略。
数据治理评估之后，治理委员会就应当考虑制订远景，希望公司的数据治理实践在接下来的几年达到何种目标，根据这种需求为未来制订远景。
4、算出数据价值。
要是公司不知道数据的价值，它们就无法提高、保护或者评估数据对账本底线的价值。如果你想算出数据的价值，就要根据用户权限和IT服务的效用，为数据建立内部市场。当本企业的每个人都在直接付费获取IT服务和数据时，数据的价值就成了公司价目表上的一部分。
5、算出风险概率。
知道数据在过去是如何使用和滥用的，这有助于了解数据在将来会如何被危及和披露。收集这些数据，与其意义联系起来，并研究长期的损失趋势，这可以帮助任何企业把风险管理转变成基于事实的商业智能方法，从而可分析过去事件，预测未来损失，改变当前的政策要求，成为未来改善风险缓解策略。
6、密切关注控制措施的效果。
数据治理在很大程度上涉及企业的组织行为。企业每天在变化，因而它们的数据、价值及风险也在迅速变化。要是公司无法改变组织控制措施来满足每天或者每周出现的需求，也就谈不上变化治理。
