数据治理的作用

在"新基础设施"和疫情等外部因素的推动下，数字化转型正对越来越多的行业而言变得重要且紧急。如何更好地利用数据已经成为企业数字化转型的关键，因此数据治理变得越来越重要。

    数据治理已成为挖掘数据价值的重要手段和工具。随着大数据平台和工业互联网兴起，数据治理平台主要采用数据中台技术和微服务架构初步替代传统架构，面向大数据架构下，为数据资源中心与外部数据系统提供数据服务。那么数据治理的作用到底是什么？我们先来看看什么是数据治理。

数据治理的定义

    数据治理（Data Governance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。根据国际数据治理研究所（DGI）给出的定义：数据治理是一个通过一系列信息相关的过程来实现决策权和职责分工的系统，这些过程按照达成共识的模型来执行，该模型描述了谁（Who）能根据什么信息，在什么时间（When）和情况（Where）下，用什么方法（How），采取什么行动（What）。数据治理非常必要，是企业实现数字战略的基础，它是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。
    数据治理的最终目标是提高数据的质量（准确性、及时性、完整性、唯一性、一致性，有效性），确保数据的安全性（保密性、完整性及可用性），实现数据资源在各组织机构部门的共享，推进数据资源的整合、服务和共享，从而提升企事业单位信息化水平，充分发挥数据资产作用。

数据治理主要包含哪些工作？

1）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。
2）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。
3）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。
    对于企业来讲，数据治理的作用是什么？
    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。
    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
    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。

    通过实施数据治理工具，可以让数据质量变得更好，发掘数据资产的商业价值，实现如下目标：对业务的支撑；降低经营风险、安全保障；对决策进行支持；满足风险控制和外部监管要求；可企业持续发展。比如利用亿信华辰睿治数据治理平台可打通数据治理各个环节，十大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。