数据治理，是企业数字化建设的基石

当前，以大数据、物联网、人工智能为核心特征的数字化浪潮正席卷全球，海量的数据在每时每刻不断的产生，当数据数量和规模发展到一定程度时，现有的存储、分析、计算的方案及技术将无法满足现实需求。企业现有的大数据如同一座金矿，而高价值的数据资产如同黄金，正在等待开采，只有经过一系列的加工处理才能够挖掘其中的价值。近年来各行各业已经意识到这一问题，都在积极探索和开展数字化转型与建设，期望通过数字化技术来挖掘数据价值，支撑业务的长期、持续增长。

那么如何做好数字化转型呢？核心在于做好数据治理，而且不仅要强调技术的支撑，还要强调业务价值的发挥，才能为数字化转型的成功打下良好基础。

为企业提供定制化数据治理服务，确保有效且高效的数据使用，从而赋能企业，改进决策、缩减成本、降低风险、提高安全合规，实现企业价值。

一、数据治理的必要性
国内企业数据平台的建设大概从90年代末开始，从第一代架构出现到现在已经经历了近20年的时间。但各行业的数据化发展和建设水平参差不齐，且大部分企业都存在忽视数据治理的问题，数据不统一、数据质量低等源源不断的基础性数据问题，限制了数据平台发展，导致数据应用不能在商业上快速体现效果。

大部分企业在数据管理方面存在以下问题：
1.数据标准化不足：没有统一的数据标准，导致数据难以集成和统一。指标体系的缺失导致指标间勾稽关系不清、指标定义不清晰使得同一指标对应多个口径、主数据在各业务系统独立维护，且规则口径不统一。
2.数据质量较低：没有质量管理导致海量数据因质量过低无法使用，数据不具备完整性、规范性以及一致性，不仅最终得到的结论有失偏颇，同时低质量数据会增加相关成本，包含隐性的成本，以及直接的资金成本。
3.数据管控较弱：缺乏有效的管理机制、数据管理权责部门界定不清，使得跨部门数据的共享存在壁垒，存在数据孤岛，冗长的数据获取过程导致业务分析的需求难以被快速满足。
4.数据应用简单：数据间的关联比较低，没有把数据和业务体系关联起来，不能对数据进一步探索和挖掘，使得数据的深层价值难以体现。
5.数据分析平台建设滞后：部分业务活动缺乏信息化支撑、缺少完整的数据和技术架构、缺少统一规划的大数据分析平台，以及未能有效管理整个大数据平台的管理流程。

通过以上几类问题，可以看到传统数据平台面临的问题，在大数据时代不仅没有消失，还不断涌现出新的问题，这需要企业进一步提升数据治理能力，来解决大数据平台建设过程中的这些问题。

二、数据治理的目标
企业数据治理的目标在于：通过制定数据政策，保障数据安全，推进数据在组织内无障碍共享，保障数据战略的顺利实施，并提升数据管理能力，优化组织精细化管理水平，提高业务运营效率，增强组织决策能力和核心竞争力，从而为实现战略目标提供有力支撑，进而获取数据价值、创新业务模式和控制经营风险。

三、数据治理解决方案
从数据标准、数据质量、数据安全、元数据管理以及主数据管理五大方面，为企业提供一站式解决方案，打通数据治理全流程。
1.数据标准管理：对企业经营管理过程中所涉及的各项数据进行规范化定义与统一解释，并对数据间的制约和关系、业务规则及数据质量要求的统一定义，以便更好的支撑业务的开发和系统的集成，保障企业内外部使用、交换数据的一致性和准确性。
2.数据质量管理：对数据全生命周期进行数据质量监管，从多个维度保证数据质量问题能够及时发现和解决，保证数据的完整性、一致性、准确性、及时性、合法性，从而提升企业整体数据质量。
3.数据安全管理：建立体系化的数据安全管控策略，通过用户安全管理、数据安全管理实现全方位数据安全管控机制，通过技术手段与管理措施相结合的方式落实数据安全，做到事前可管、事中可控、事后可查。
4.元数据管理：理清元数据之间的关系与脉络，规范元数据设计、实现和运维的全生命周期过程，降低元数据使用难度、提升用户体验。
5.主数据管理：从多个业务系统中整合最核心的、最需要共享的数据，集中进行数据的清洗、丰富和分发，确保主数据唯一、准确、权威的数据源。