数字化转型是开发数字化技术及支持能力以新建一个富有活力的数字化商业模式。数字化转型是建立在数字化升级、数字化转换基础上，又进一步触及公司核心业务，以新建一种商业模式为目标的高层次转型。
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。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。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。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。
一、数据治理的必要性
企业数字化的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。然而大部分企业在数据管理方面存在以下问题，需要企业进一步提升数据治理能力。
1、数据质量较低
低质量数据不具备完整性、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隐性的成本与直接的资金成本。
2、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定义不清晰与指标间勾稽关系不清，使得
主数据在各业务系统独立维护，同一指标对应多个口径且规则口径不统一。
3、数据应用简单
没有把数据和业务体系关联起来，数据间的关联比较低。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。
4、数据分析平台建设滞后
部分业务活动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、缺乏信息化支撑，以及未能有效管理整个大数据平台的管理流程。
5、数据管控较弱
数据管理权责部门界定不清，缺乏有效的管理机制，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。
二、如何搭建数据治理体系
企业
数据治理的目标在于：通过制定数据政策，保障数据战略的顺利实施，并提升数据管理能力；保障数据安全，推进数据在组织内无障碍共享；增强组织决策能力和核心竞争力；优化组织精细化管理水平，提高业务运营效率。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。企业数字化转型建立数据治理体系，需要包含多个方面，大致可以分为：
1、制定数据治理管理制度，有了制度才能保障相关工作的顺利开展；
2、建立数据治理组织委员会，从而明确数据人员职责；
3、根据企业实际情况，确定适合自身的数据治理活动范围、目标、内容；
4、制定数据规范，作为统一的依据，规范一般会包括元数据、数据标准、数据模型、业务规则、主数据和参考数据等；
5、选择或开发相关软件，从而提升治理效能，便于治理成果的统一管理；
三、如何选择数据治理软件
数据治理已成为各个企业的必由之路。做好数据治理既要抓好理论研究，又要强调实践探索，用理论指导实践、用实践验证优化理论。目前业界流行的数据治理软件有很多，这里必须推荐亿信华辰睿治一站式数据治理管理平台。
企业利用亿信华辰
数据治理平台主要解决企业不同来源数据集成过程中遇到的问题，能够提供统一的数据标准管理、元数据集成、数据质量稽核、数据模型设计、数据分析服务、数据资产目录等能力。睿治数据治理平台可以帮助企业全面提升数据质量，并建立健全完善的考核制度，实现数据中心的统一监管，提高企业职工的办事效率，充分实现数据的全面共享应用。
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