数据治理是企业数字化转型的关键环节

数据治理是一个对企业数字化转型至关重要的一个环节，关乎着企业核心数据是否能被规范化管理、数据的价值是否能被充分发挥等等。说白了能给企业实现降本增效、业务精细化运营、重要决策制定、产品优化迭代等多方面的收益。

数据治理是一个对企业数字化转型至关重要的一个环节，关乎着企业核心数据是否能被规范化管理、数据的价值是否能被充分发挥等等。说白了能给企业实现降本增效、业务精细化运营、重要决策制定、产品优化迭代等多方面的收益。

一、数据治理体系
数据治理体系内容从两个维度来看：
1）数据治理难点痛点：数据脉络不清晰、数据汇聚能力不足、数据管控能力薄弱、数据治理体系不完善、开放形式不完善。
2）数据治理5个核心：理、聚、管、治、用。
数据治理体系主要包含内容有数据标准、元数据、数据建模、数据集成、数据生命周期、数据质量、数据开放、数据安全及数据应用。

二、数据治理通常经历的三阶段
各企业业务线虽然不同，但也会有一些共性的地方。从大的方向上我们会分为三个阶段：
第一阶段：数据资产化，把数据这个物料变成一个有价值的资产，这才是我们所有的人做数据的一个最核心的目标。把这个目标达成了之后，才能把数据真正利用起来。
第二阶段：降本增效，如何把之前我们在做数据资产化过程中消耗的一些资源降下来，把整个投入降低，但是还能保持或者提高数据资产化的效果。
第三阶段：在前两个阶段都完成之后，会发现可以抽象出来一些通用的东西，把我们内部的经验理念孵化出来，去解决更多的问题，这是数据治理平台化产品化的阶段。

三、治理平台化推动业务治理落地
海量数据给业务带来了巨大价值，同时也带来巨大的成本及负担。业务团队大数据成本盘点困难、治理执行门槛成本双高、治理效果不能有效量化，都是业务在推进资产治理的痛点。我们把推动治理平台化分为了 4 个阶段：
现状概览：洞察全域数仓及大数据成本，呈现最真实的业务资产情况。
资产明细：全方位治理项洞察，基于资产分规范，对当前业务的待治理项进行明细展示。
治理方案：平台内置治理方案结合业务定制化治理方案。
治理执行：一站式治理执行，针对洞察出的治理项进行治理动作。
构建一套属于企业自己的资产价值评分体系，包括：规范性、安全性、数据质量、数据成本、数据应用情况。将评分给到数据治理的实施人，帮助制定治理方案和复盘治理效果。

睿治数据治理工具
睿治数据治理工具平台是一个智能数据治理工具，可展示数据治理过程可视化视图。
①数据治理：含数据治理九大模块。睿治智能数据治理工具由亿信华辰自主研发，融合数据集成管理、数据交换管理、实时计算存储、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理十大产品模块，各产品模块可独立或任意组合使用，打通数据治理各个环节，可快速满足政府、企业用户各类不同的数据治理场景。
②数据所有权和管理能力：允许数据所有者管理与数据相关的问题。它还允许业务词汇表批准和内置工作流。自助服务：它提供当前环境的快照视图，允许利益相关者查看何时以及为何对特定数据资产进行了更改。这有助于预测影响、解决问题并提供变更的审计跟踪。
③可视化：睿治为不同的利益相关者提供多个受控视图。它将技术数据描述映射到正确的业务上下文，以提供端到端的数据视图。它还提供系统内数据流的视觉效果。
④业务词汇表：它允许用户创建和维护业务词汇表。
⑤灵活性和兼容性：用户可以选择单独使用其中某一模块或与其他产品和解决方案一起使用。
⑥合规性审计准备：它为收集哪些数据、存储在哪里、谁可以访问它以及如何使用它提供审计就绪的透明度。数据策略管理：它允许跟踪和集中管理数据策略。