数据治理包含哪些体系，怎么治理？

数据治理就是一个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的过程，涵盖了从前端业务系统、后端业务数据库再到业务终端的数据分析，从源头到终端再回到源头，形成的一个闭环负反馈系统。之所以要进行数据治理，就是便于企业对数据的获取、处理和使用进行监督管理，实现数据资产价值获取、业务模式创新和经营风险控制。

一、什么是数据治理
数据治理就是一个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的过程，涵盖了从前端业务系统、后端业务数据库再到业务终端的数据分析，从源头到终端再回到源头，形成的一个闭环负反馈系统。之所以要进行数据治理，就是便于企业对数据的获取、处理和使用进行监督管理，实现数据资产价值获取、业务模式创新和经营风险控制。

二、数据治理的内容
数据治理是长期、复杂的工程，涉及到标准体系、组织体系、技术体系、流程体系和评价体系五方面的工作领域，包含了数据质量、数据标准、元数据、主数据、数据安全等多个方面内容。
1、标准体系
企业数据标准体系的建设应满足当前的实际需求，数据治理的成效，很大程度上取决与数据标准的合理性和统一实施的程度。企业数据标准体系内容应涵盖：主数据标准、元数据标准、数据指标标准、参照数据标准等。
2、组织体系
数据治理项目的实施需要从整个组织考虑，进行数据资产的确权，建立专业的数据治理组织体系，培养整个组织的数据治理意识，明确相应的治理制度和标准。
3、技术体系
数据治理技术应包括主数据管理、元数据管理、数据质量管理、数据标准管理和数据安全管理。
4、流程体系
围绕数据治理的对象：数据标准、数据质量、元数据、主数据、数据安全等内容，建立数据的生产、流转、使用、归档、消除的整个生命周期管理的过程。规定数据治理的认责体系、数据治理的业务流程、数据治理的支持环境、人员角色和岗位职责和颁布数据治理的规章制度、流程等，为数据治理的开展提供有据可依的管理办法。
5、评价体系
建立明确的考核制度，设置考核指标和考核办法，并与个人绩效挂钩。考核指标包括两个方面内容，一方面是数据质量的评测指标；另一方面是一方面是对数据的生产、管理和应用等过程的评估和考核指标。

三、数据治理四步曲
1. 建立一个数据治理组织
建立数据治理委员会，为确保各方需求都得到满足，所有类型的数据所有权均得到体现，委员会成员应该囊括各个业务领域的利益相关者，负责评估各个数据用户的输入信息，建立覆盖全公司的数据管理策略，满足内部用户、外部用户甚至法律方面的各种需求。
2、制定数据治理框架。
该框架必须融合数据收集、数据处理、数据存储、数据分析、数据检索和数据安全为一体。必须有计划地把各个部分结合起来，彼此支持与共享。
3、根据企业需求制定数据策略
制定数据管理目标，确立成功标准，以便衡量进展，有助于确定成功的重要指标，进而确保数据治理策略朝着你希望和需要的方向前进。
4、试点数据策略
策略应该先在小范围内推行，以便发现计划、框架和基础设施的缺陷，然后才在整个公司实行。

四、关于睿治数据治理平台
作为亿信华辰自主研发兼容信创的数据治理软件，睿治数据治理平台是目前国内功能齐全的数据治理工具。贯通数据治理各个环节，融合数据交换、数据集成、元数据管理、实时计算存储、数据质量管理、数据标准管理、数据资产管理、主数据管理、数据安全管理、数据生命周期管理十大产品模块。为满足政府、企业各类不同的数据治理场景，十大产品模块可独立或任意组合使用，提升数据质量，助力数据标准落地，实现数据资产融合。