数据治理的5大要素

根据国际标准化组织IT服务管理与IT治理分技术委员会、国际数据治理研究所（DGI）、IBM数据治理委员会等机构的观点，数据治理意指建立在数据存储、访问、验证、保护和使用之上的一系列程序、标准、角色和指标，以期通过持续的评估、指导和监督，确保富有成效且高效的数据利用，实现企业价值

一、何为数据治理
根据国际标准化组织IT服务管理与IT治理分技术委员会、国际数据治理研究所（DGI）、IBM数据治理委员会等机构的观点，数据治理意指建立在数据存储、访问、验证、保护和使用之上的一系列程序、标准、角色和指标，以期通过持续的评估、指导和监督，确保富有成效且高效的数据利用，实现企业价值

二、数据治理的意义-发掘数据资产的商业价值

数据治理是专注于将数据作为企业的商业资产进行应用和管理的一套管理机制，能够消除数据的不一致性，建立规范的数据应用标准，提高组织数据质量，实现数据广泛共享，并能够将数据作为组织的宝贵资产应用于业务、管理、战略决策中，发挥数据资产的商业价值。同时，数据治理将帮助组织更好的遵从内外部有关数据使用和管理的监管法规，如SOX法案，Basel II协议等。良好的数据治理必将为信息化时代的企业带来不可替代的竞争优势。

三、数据治理的目的

制定良好的数据治理计划，所带来的优势是非常显著的，主要有：
1）使数据更容易与业务建立紧密连系，推动数据资产的变现；
2）提高数据安全性，保证合规性；
3）企业将获得更干净、质量更高的数据，为进一步的数据活动打好基础；
4）标准化的数据资产管理方法、流程和策略，将有效提高数据运营效率。

四、数据治理5大要素

1、数据治理需要夯实基础
数据治理需要循序渐进，但在数据中台建设初期至少需要关注三个方面：数据规范、数据质量、数据安全。规范化的模型管理是保障数据可以被治理的前提条件，高质量的数据是数据可用的前提条件，数据的安全管控是数据可以共享交换的前提条件。
2、数据治理需要体系建设
为发挥数据中台价值需要满足三个要素：合理的平台架构、完善的治理服务、体系化的运营手段。根据企业的规模、所属行业、数据量等情况选择合适的平台架构；治理服务需要贯穿数据全生命周期，保证数据在采集、加工、共享、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和实效性；运营手段则应当包括规范的优化、组织的优化、平台的优化以及流程的优化等等方面。
3、数据治理需要聚焦数据
数据治理的本质是管理数据，因此需要加强元数据管理，补齐数据的相关属性和信息，比如：元数据、质量、安全、业务逻辑、血缘等；应通过元数据驱动的方式管理数据生产。
4、数据治理需要建管一体化
数据中台的数据模型血缘与任务调度的一致性是建管一体化的关键，有助于解决数据管理与数据生产口径不一致的问题，避免出现两张皮的低效管理模式。
5、数据治理需要IT赋能
数据治理不是一堆规范文档的堆砌，而是需要将治理过程中所产生的的规范、流程、标准落地到IT平台上，在数据生产过程中通过前向的方式进行数据治理，避免事后稽核带来运维成本的增加。

五、数据治理工具有哪些
亿信睿治平台是北京亿信华辰软件有限责任公司自主研发的由多个产品组成的一整套解决方案，是一款面向实施人员的、智能的、敏捷的数据全生命周期管理应用平台。平台以元数据为基础，所有模块并非串连，而是每个模块都可以单独或与其他模块组合使用，并支持在本地或云上使用。
亿信睿治是一款覆盖数据全生命周期的数据治理平台，它通过对数据从创建到消亡的全过程的监控和治理，实现数据的统一管理，为企业保证了业务数据在采集、集中、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性，从而帮助客户建立起符合自身特征的数据架构和数据治理体系。