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数字化转型趋势是“数据”引领业务变革，数据集中管控成为大势所趋，如何做好数据共享和
数据分析、如何发挥
数据资产价值最大化是我们信息化工作首要目标，本文从基本术语及概念、数据共享服务、数据资源中心架构、
数据治理平台、数据运营体系等核心观点来阐述，实施企业级数据治理项目是数据资源中心建设的关键,是企业数字化转型和发展的基础。
数据管理核心发展趋势
数据管理部门从成本中心转变为利润中心，向业务提供产品服务。数据系统功能由数据应用转变为数据服务，为业务提供数据支撑。
根据企业的特点－数据划分为以下三种类型：
主数据、交易数据、指标（分析型）数据。主数据可以细化为：配置型主数据、核心主数据、条件型主数据。
主数据
描述集团核心业务对象的数据，具有一致且统一的标识符和扩展属性，在集团内会被重复使用，且存在于多个应用系统中如会计科目主数据的科目名称、组织主数据的组织名称等。
交易数据
记录企业日常经营过程中发生各种事件、交易的数据，相对于主数据变化较大。订单如会计凭证的凭订单的销售价格等。
指标数据
用于统计、分析的数据，一般通过交易数据计算、整合而成，并在管理报表中存在，是领导层/管理层进行管理决策的依据。如销售收入增长率、投资回报率等。
数据集中管控成为大势所趋，实现用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新，以数据重构企业智慧，造就一个数字化的企业，使数据的管理、数据的分析成为企业价值链的一部分实现卓越运营。
构建以“云”技术架构为支撑，以“共享服务”为建设方向的企业级
数据治理平台，为企事业单位的信息系统建设和深入应用提供标准和规范保障，为各单位、各部门、各系统提供高质量、高效的信息化标准数据支撑，推动信息系统的深度集成、数据共享和深化应用。
主数据建设在企业信息化战略中处于核心地位，打通各业务链条，统一数据语言，统一制定
数据标准，实现数据共享，使数据资产价值最大化。
主数据治理体系框架图
首先需要针对企业进行现状调研、需求分析及标杆企业分析，规划和设计数据治理体系，具体内容包含如下：
1、制定标准
确定数据范围，与业务部门共同制订主数据编码标准。数据标准内容包括确定分类规范、编码结构、数据粒度、属性描述等。
2、建代码库
编制符合数据标准和规范的主数据代码库。包括按照数据标准进行数据检查、数据排重、数据编码、数据加载、数据监控策略等。
3、搭建平台
建设主数据治理平台，为数据的管理提供技术支持，实现主数据申请、
主数据管理和主数据发布功能 、
数据清洗，包含系统接口服务。
4、运营体系
建立主数据管理组织和管理流程，包括建立标准管理和主数据管理的运维组织架构及考核流程；建立并完善管理流程、实现知识转移等 。
5、代码转换
实现主数据标准代码在目标系统的落地应用。针对已有系统，需要是一个艰难的转化过程，有直接贯标、映射贯标两种方式。
数据治理平台功能架构
平台包含标准管理、主数据管理、
元数据管理、质量监控及评价、数据服务等十大模块，具有企级主
数据存储、整合、清洗、分发以及监控等五大功能。
1、标准文档管理
针对信息化标准相关规范、标准文档、维护细则、管理办法等标准文本进行多级栏目设置，实现信息化标准文本的发布、查询和下载等功能。
2、主数据全生命周期管理
实现主数据的申请、审批、发布、修改、冻结的全生命周期管理，实现流程在线管理，用户和管理员随时在系统上查询申请和审核的进展情况。
3、指标（元数据）管理
实现数据指标的申请、审批、发布、修改、冻结的全生命周期管理，实现流程在线管理，包含指标主题分类、指标定义、指标属性管理。
4、代码发布与查询
实现对信息代码体系表的在线管理，实现信息代码各类查询和统计。
5、质量监控与评价
质量规范，质量监督及统计实现各类主
数据质量的统计报表，监控代码申请时间，代码质量，代码分发异常等问题，为主数据应用评价提供有力支撑。
6、数据分发
符合SOA架构体系，信息化标准系统与其他业务系统间的数据接口支持标准WebService、XML文件、excel文件、共享中间库等常用数据交换方式，并能与主流 ESB服务总线实现无缝对接集成。
7、动态模型组件
信息代码标准化模型的定义，每个模型上可扩展定义模型属性，以及属性的校验规则。
8、工作流组件
实现灵活的信息代码管理流程，根据企业和部门对主数据的管理要求制定相应管理流程，可以动态调整流程，配置主数据的管理流程。
9、系统管理
实现对系统中的基础数据进行设置，包括用户、用户组、角色、权限、资源、日志、流程配置等。
企业实施数据治理项目
目前业界流行的
数据治理软件，一般也称为
数据资产管理产品、
数据治理产品，主要包括的功能组件有元数据管理工具、数据标准管理工具、数据模型管理工具、数据质量管理工具、主数据管理工具、数据安全管理工具等。
利用数据治理软件主要解决企业不同来源数据集成过程中遇到的问题，需要数据治理软件能够为企业提供统一的元数据集成、数据标准管理、数据模型设计、数据质量稽核、数据资产目录、数据分析服务等能力。
亿信华辰自主研发的睿治包含元数据、数据标准、数据质量、数据集成、主数据、数据资产、数据交换、数据生命周期、数据安全等高度融合的9大核心模块，各模块可独立或者组合使用，打通数据治理各环节，实现了数据治理场景的全覆盖。
睿治的通用扩展性之高，广受好评。平台基于各行业数据共性，采用成熟模块化设计理念，实现各模块功能各行业应用场景普遍适用；平台功能全面，模块组装灵活，可高效便捷完成数据从创建到消亡的全过程的监控和治理；平台提供丰富的服务接口，内置脚本支持，全面满足集成、扩展需要。
睿治作为国内少有的覆盖数据全生命周期的数据治理平台，以创新的方式保证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。实现了数据问题一个平台全解决，使客户从此告别东拼西凑尴尬局面，从而进一步提升数据治理的全面性、连贯性、持续性，真正降低了成本。
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