何为数据治理，为什么数据治理如此重要？

数据正在以前所未有的速度增长，IDC曾发布报告称，到2025年，全球数据圈预计将增长至175 ZB。如何在这样一个数据大爆发的时代夺得先机，充分把握数字红利，成为众多企业面临的一个重要课题。数据治理，可以说是企业实现数据资产变现这一过程中，具有奠基意义的一步。

数据正在以前所未有的速度增长，IDC曾发布报告称，到2025年，全球数据圈预计将增长至175 ZB。如何在这样一个数据大爆发的时代夺得先机，充分把握数字红利，成为众多企业面临的一个重要课题。数据治理，可以说是企业实现数据资产变现这一过程中，具有奠基意义的一步。

一、数据治理的定义

治为整治，关注数据质量，保障数据稳定性、准确性，合理控制数据的生命周期，降低成本。理为梳理和管理，数据的基本信息、状态、关联关系等，目标是搞清有哪些数据、从哪来到哪去，最终用到什么地方。所以，数据治理是一个过程，是一个从混乱到有序的过程。以服务组织战略目标为基本原则，通过组织成员的协同努力，流程制度的制定，以及数据资产的梳理、采集清洗、结构化存储、可视化管理和多维度分析，实现数据资产价值获取、业务模式创新和经营风险控制的过程。

二、数据治理的重要性
1、降低运营成本
众多案例证明，可以通过精细化和自动化所有可能的数据降低运营成本。这些流程大部分都流经多个系统，组织的多个业务部门的数据库和应用程序，例如：财务，人力资源资源，销售和市场营销等。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
2、管理风险和合规
企业合规和风险管理很重要，尤其是受到严格监管的金融服务行业中，风险管理以及遵守外部法规和内部政策会引入其他要求数据使用的透明性以及基于这些数据的报告操作。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，可控制这些策略应用的风险。
3、提升业务敏捷

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。

三、数据治理最佳实践方法
1、从大处着眼，从小事起步
有效的数据治理需要很多不同岗位的员工/管理人员、流程和技术的参与和集成。在制定数据治理战略时，务必从全局考量、整体规划。然后从人为因素开始，找到企业的业务痛点，制定解决这些痛点问题的流程，然后再找到合适的工具和技术，这样可以有助于确保成功。
2、从解决业务问题开始
由于数据治理需要整个企业管理者的批准和整体布局，因此必须要充分数据治理的目标以及获得的预期收益。例如，必须说明提高运营效率、改善客户体验和增加收入等因素。
3、设置合理的KPI
目标的确是伟大的，但它们需要可衡量。特别是当你得到管理者的认同，且他们期待他们的投资取得明确和可展示的结果时。KPI 和指标对于跟踪计划进度至关重要，同时，对于找到未来改进计划的方法也至关重要。
4、时刻保持团队沟通
任何主要实践的沟通和交流都是不可或缺的，数据治理也不例外。数据治理不是单纯的IT事务，而是一项企业的业务，需要所有的利益相关方，例如：业务部门、IT部门、高层管理者、数据管理员、数据科学家等的协同和配合。
5、把它看作是一个转变，而不是一次例外
数据治理不是一次性的项目，而是一个需要持续努力的项目，它需要定期和持续的调整以及改进。当数据治理被视为”一次性”项目时，企业很容易回到陈旧的、无效的运转方式。

四、数据治理工具推荐
睿治一套完善的，通过的数据治理工具，是由亿信华辰自主研发的，融合元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、主数据管理、数据交换管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理九大产品模块，打通数据治理各个环节，各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。