数据治理与数字化转型的关系？

随着数字化转型速度加快，政府、企业的数据量得到爆炸性增长。据相关报道，我国数据总量达到8000EB，占全球数据总量的21%，成为名副其实的数据资源大国和全球数据中心。面对如此庞大的数据，如何打通数据，消除数据孤岛，做好数据治理，挖掘数据价值，更好地利用数据已经成为政府、企业数字化转型的关键。

随着数字化转型速度加快，政府、企业的数据量得到爆炸性增长。据相关报道，我国数据总量达到8000EB，占全球数据总量的21%，成为名副其实的数据资源大国和全球数据中心。面对如此庞大的数据，如何打通数据，消除数据孤岛，做好数据治理，挖掘数据价值，更好地利用数据已经成为政府、企业数字化转型的关键。
一、何为数据治理
数据治理就是进行数据架构、数据标准、数据质量、数据安全等领域的建设和管理的全流程。本质是盘点数据资产、提升数据质量，实施数据全生命周期的管理。数据治理的目的在于确保数据的质量，可用性，可集成性，安全性和易用性。
二、数据治理的意义
1）通过建立一致的企业数据模型，统一的组织数据的展示和利用，从而让业务人员能够更快的获取用户及产品相关数据，获得最快的市场信息和洞察，从而能够提升业务对于市场的响应力，让业务更敏捷。
2）提供统一而清晰的数据视图和拥有的信息可以帮助消除许多手动任务并解决几个冗余问题使成本和复杂性保持在较高水平。
3）通过定义所有必要的数据标准，政策和流程并形成具有明确角色和职责的框架，可控制策略应用的风险。
三、企业数据治理面临的挑战
大部分企业在数据管理方面存在以下问题：
1、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。
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。
3、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。
4、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。
5、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。

四、数据治理解决方案
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。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。
2、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。
3、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。
4、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。
5、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。