大数据治理的商业价值以及要素

数据治理广义上是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。目前所说的大数据治理，本质上是指通过对数据库进行ETL处理（抽取、转换、装载），以更好的满足数据的查询和分析需求。

一、大数据治理的定义
数据治理广义上是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。目前所说的大数据治理，本质上是指通过对数据库进行ETL处理（抽取、转换、装载），以更好的满足数据的查询和分析需求。

 二、大数据治理的商业价值
企业只有建立了完整的大数据治理体系，才能够保证数据的质量，有效挖掘数据价值，提高竞争力。
1、标准化的数据是优化商业模式、指导生产经营的前提
在大数据时代，数据量高速膨胀，形成了一个个系统竖井，即海量的、分散在不同角落的数据，无从知晓系统之间的关系、标准化数据从哪里获取，导致了数据资源利用的复杂性和管理的高难度。而通过数据治理工作，一方面，可以对分散在各系统中的数据提供一套统一的数据定义、数据命名、赋值规则、数据类型等的定义基准；另一方面，可以防止数据的混乱使用，确保数据的正确性及质量，并可以优化商业模式，指导企业生产经营工作。
2、高质量数据是企业业务创新、管理决策的基础
随着互联网企业的冲击，市场竞争加剧，许多企业面临利润空间逐步缩小、收入增速放缓的局面。因此，必须向外延与内涵相结合的增长方式转变，依靠企业的内部挖潜实现未来效益的提升。作为企业开展业务创新和管理决策的重要基础，必须要提升企业内部数据管理的精细化水平，从而提高企业的创新能力。
3、多角度、全方位的数据是企业开展市场营销、争夺客户资源的关键
谁掌握了准确的数据谁就能获得先机，数据已成为企业最核心的隐形财富。企业如何选择竞争策略、进行经营管理决策，如何在不同的细分市场构建客户画像、开展精准营销，都必须基于360度全方位、准确的客户数据加以分析判断才能得出。

 三、大数据治理核心要素
1、管理出成效，制度是保障
大数据治理需要颁布相关的数据治理的企业规章制度，制定相应的管理流程、管理办法、人员角色、认责体系和岗位职责等。
2、明确数据治理责任
开展数据治理工作，就必须清楚地认识到数据治理是业务部门和IT部门共同的职责。
3、理论结合实践
数据治理活动是指对数据规范所做的计划、执行和监督工作，以实现数据资产价值的获取、控制、保护、交付以及提升，一般包括以下活动：
1）数据质量管理
通过计划、实施和控制活动，运用质量管理技术度量、评估、改进和保证数据的恰当使用。
2）数据安全管理
通过计划、制定并执行数据安全政策和措施，为数据和信息提供适当的认证、授权、访问和审计。
3）主数据管理
通过计划、实施和控制活动，达到保证参考数据与主数据的一致性。
4）元数据管理
通过计划、实施和控制活动，以实现轻松访问高质量和整合的元数据。
4、数据规范
数据规范是对企业核心数据进行有关存在性、完整性、质量及归档的测量标准，一般包括数据模型、数据标准、元数据、业务规则、主数据和参考数据。

四、数据治理软件：工欲善其事，必先利其器
亿信华辰自主研发的睿治数据治理平台作为国内功能最为齐全的数据治理工具，融合实时计算存储、主数据管理、数据集成、元数据管理、数据资产管理、数据交换、数据质量管理、数据安全管理、数据生命周期管理、数据标准管理十大产品模块。助力数据标准落地，提升数据质量，实现数据资产融合。