数据爆炸式增长形势下，企业为什么要进行数据治理？

在当今的互联网信息化时代，我们无时无刻不在产生数据。每一次打开手机应用，每一次网购下单，甚至每一次驾车穿过红绿灯，都会产生数据。无处不在的数据也成为了企业重要的资产。

在当今的互联网信息化时代，我们无时无刻不在产生数据。每一次打开手机应用，每一次网购下单，甚至每一次驾车穿过红绿灯，都会产生数据。无处不在的数据也成为了企业重要的资产。
全球知名咨询公司麦肯锡认为：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”如此之多的原始数据，加上日渐成熟的数据分析技术，让企业家们大为兴奋。然而，事情并没有想象中的这么简单，要从这些杂乱无章的酷似垃圾堆的所谓 “金矿”中提取有价值的宝贝，并不容易。爆炸性的数据增长让大多数企业在数据管理上面临着以下诸多挑战，这也是为什么企业要进行数据治理。

1、数据不准确，质量不过关
大数据下的常见数据质量问题有数据不一致、数据冗余重复、数据无法匹配、数据精度不够等问题，许多预期需求无法实现，造成决策失误。这些问题通常会使企业花费额外的成本。

2、数据难整合，互通性不强
企业发展到一定阶段，出现多个事业部，每个事业部都有各自数据，事业部之间的数据往往都各自存储，各自定义。每个事业部的数据就像一个个孤岛一样，跨业务流、跨架构和跨系统的数据关系混乱，关联分析十分困难。

3、数据安全难保障

数据权限划分不清，数据存储、传递、使用不合理，敏感数据得不到监控，账号权限无法追踪，造成敏感信息泄露。

4、管理体系不完善，数据难溯源

业务数据出现问题时，定位和解读数据要消耗大量的人力和时间，还容易造成数据管理部门和生产部门相互推脱责任的情况。

5、数据价值低
数据表和模型繁多，无效表过多，未建立有效管理和应用数据的模式，导致工作效率并没有得到显著提升，数据价值未得到最大释放。

6、业务系统缺少统一标准
数据登记盘点流程缺乏统一的数据标准，对表、字段的命名随意，定义混乱。

7、变更影响分析困难
表结构变更、系统改造时，对应造成的影响难以甚至无法评估。
针对以上常见问题，数据治理应运而生。数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合（规划、监控和执行），数据治理职能指导其他数据管理职能如何执行。数据治理的目标是提高数据的准确性和完整性，保证数据的保密性、完整性及可用性。
关于智能数据治理平台——睿治
睿治智能数据治理平台由亿信华辰自主研发，是一款融合数据治理十大产品模块，覆盖数据全生命周期管理的应用平台，也是目前国内功能齐全的数据治理工具，助力数据标准落地，提升数据质量，实现数据资产融合。从采、存、管、用四大方面构建数据治理体系，高效积累数据资产，赋能业务应用场景，助力企业构建扎实的数据根基，实现数字化经营。
睿治数据治理平台融合数据集成、数据交换、实时计算存储、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理十大产品模块，打通数据治理各个环节，十大产品模块可独立或任意组合使用，快速满足政府、企业各类不同的数据治理场景。