数据治理是企业治理的一个组成部分，它的作用是为数据管理设定方向、目标、路径，并使数据管理与企业的战略需求保持高度一致。现在，组织有机会捕获大量不同的内部和外部数据，他们需要一个规程来最大化其价值、管理风险和降低成本。
一、什么是数据治理
数据治理是一个过程、角色、策略、标准和度量的集合，这些过程、角色、策略、标准和度量确保有效地使用信息，使组织能够实现其目标。它建立了确保跨业务或组织使用的数据的质量和安全的过程和责任。数据治理定义了谁可以采取什么行动，对什么数据，在什么情况下，使用什么方法。
精心设计的数据治理策略对于任何处理大数据的组织都是至关重要的，它将解释企业业务如何从一致、通用的流程和职责中获益。业务驱动程序强调了在数据治理策略中需要管控哪些数据，以及期望从这项工作中获得的好处。此策略将是数据治理框架的基础。
二、数据治理对象
包括数据、开发流程、管理流程、制度、组织。只要和目标相关联的，都可以算作治理的对象，数据治理就是将关联方通过一套完整的管理行为，形成有序的工作以达成目标。
三、数据治理包含哪些方面
数据集成：实现跨部门数据的传输、加载、清洗、转换和整合。
数据交换：将若干个业务子系统之间进行数据或者文字的传输和共享，提高信息资源的利用率。
实时计算存储：将海量数据的进行储存和统一管理，为企业决策提供实时的数据支撑。
元数据管理：理清数据资源血缘关系，为数据标准建设和数据质量提供基础支撑。
数据标准管理：通过建立统一规范的数据标准，保证数据的完整性、有效性、一致性、规范性、开放性和共享性管理，并为数据质量检查、数据安全管理提供标准依据。
数据质量管理：建立完整的数据质量体系，提升企业数据整体质量，从而更好的为客户服务，提供更为精准的决策分析数据。
主数据管理：对需要共享的数据建立统一视图和集中管理，为各业务系统数据调用提供高质量数据。
数据资产管理：帮助企业更好的支撑各种数据的应用，如数据共享、决策支持等，最终实现数据资产价值最大化。
数据安全管理：建立对隐私数据的加密、脱敏、模糊化处理、数据库授权监控等多种数据安全管理措施，全方位保障数据的安全运作。
数据生命周期管理：记录数据从创建和初始存储，到它过时被删除的整个流动过程，对数据进行近线归档、离线归档、销毁和全生命周期监控。
四、如何进行数据治理
1、了解治理痛点：在制定数据治理战略时，务必从全局考量、整体规划。找到企业的业务痛点，制定解决这些痛点问题的流程，然后再找到合适的工具和技术，这样可以有助于确保成功。
2、明确治理目标：由于数据治理需要整个企业管理者的批准和整体布局，因此必须要充分数据治理的目标以及获得的预期收益。例如，必须说明增加收入、提高运营效率和改善客户体验等因素。一方面要说明通数据治理实现这些目标的机会，另一方面也要概述出其中挑战以及应对措施，一切就都可以在意料之中了，而且很多效益也可以更容易地实现。
3、设置合理的KPI：目标的确是伟大的，但它们需要可衡量。特别是当你得到管理者的认同，且他们期待他们的投资取得明确和可展示的结果时。KPI 和指标对于跟踪计划进度至关重要，同时，对于找到未来改进计划的方法也至关重要。
4、时刻保持团队沟通：任何主要实践的沟通和交流都是不可或缺的，数据治理也不例外。数据治理不是单纯的IT事务，而是一项企业的业务，需要所有的利益相关方，例如：高层管理者、业务部门、IT部门、数据管理员、数据科学家等的协同和配合。
5、坚持企业策略：数据治理不是一次性的项目，而是一个需要持续努力的项目，它需要定期和持续的调整以及改进。当数据治理被视为”一次性”项目时，企业很容易回到陈旧的、无效的运转方式。
目前业界流行的数据治理软件，一般也称为数据资产管理产品、数据治理产品，多是单个产品。而亿信华辰经过十余年技术沉淀和项目锤炼，全面推出一站式数据治理管理平台-睿治，帮助企业搭建数据治理全栈解决方案，由元数据管理、实时计算存储、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、主数据管理、数据资产管理、数据交换管理、数据生命周期管理、数据安全管理十大产品组成，可谓是功能最齐全的数据治理工具。事实上，在一个大型的数据治理项目中，不是一项技术或工具就能搞定的，需要根据企业的需求采用不同产品和工具的组合。睿治数据治理平台十大产品模块，每个产品模块都可以灵活组合使用，也可以分开单独来使用，完美的满足了不同数据治理的场景。
