数据治理的目的和意义

随着越来越多的企业建立并广泛应用BI系统，数据治理的话题也在最近被越来越多地提及和讨论。有专家表示，只有建立了一定的数据治理体系，用户才会真正进入商业智能的时代。而数据治理能够在短期内成为业内的焦点话题，与企业对数据质量的理解和关注密切相关

随着越来越多的企业建立并广泛应用BI系统，数据治理的话题也在最近被越来越多地提及和讨论。有专家表示，只有建立了一定的数据治理体系，用户才会真正进入商业智能的时代。而数据治理能够在短期内成为业内的焦点话题，与企业对数据质量的理解和关注密切相关

一、数据治理基本概念

数据治理（Data Governance）是指在管理数据资产过程中行使权力和管控，包括计划、监控和实施。在所有组织中，无论是否有正式的数据治理职能，都需要对数据进行决策。建立了正式的数据治理规程及有意向性地行使权力和管控的组织，能够更好地增加从数据资产中获得的收益。

二、数据治理的目的

确保企业数据的质量，可用性，可集成性，安全性和易用性。数据是公司的资产，组织必须从中获取业务价值，最大程度地降低风险并寻求方法进一步开发和利用数据，而这一切就是数据治理需要完成的工作，数据治理一般来说主要包括以下三部分工作：
1）为数据管理实践制定企业范围的原则，标准，规则和策略。数据的一致性，可信性和准确性对于确保增值决策至关重要。
2）建立必要的流程，以提供对数据的连续监视和控制实践并帮助在不同组织职能部门之间执行与数据相关的决策，以及业务用户类别。
3）定义数据资产的具体职责和决策权，应用角色分配决策需要执行的确切任务的决策和规范活动。

三、数据治理的意义

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。

四、亿信华辰综合实力突出
作为数据治理核心玩家，亿信华辰凭借大数据领域15年经验沉淀，积极布局数据治理领域，百余次产品迭代，打磨出睿治智能数据治理平台并荣获DAMA中国数据治理优秀产品奖、星河奖优秀大数据产品奖等多个重磅奖项，形成包含数据集成、数据交换、实时计算存储、主数据、数据标准、数据质量、元数据、数据资产、数据生命周期和数据安全十大模块的数据治理产品方案，助力数据标准落地，提升数据质量，实现数据资产化。
睿治的十大模块能根据客户的个性化需求，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。在真实的治理过程中，政企可参考各模块的作用并结合自身特点，以一两个作用域为切入点，小步迭代，通过收益逐步驱动治理行为的贯彻落地。