在數字經濟蓬勃發展的當下，大數據正顛覆傳統，為經濟高質量發展提供強大驅動力。如何有效提升企業
數據治理能力，已成為各相關行業持續健康發展的核心議題。
一、數據治理面臨的困境1、風險錯配突出
作為數字經濟的重要生產要素，大數據可以為各類機構創造巨大的商業價值。但不容忽視的是，大數據在積蓄與深挖潛能及價值的同時，卻存在企業機構違法使用和過度獲取數據等諸多現實隱憂。究其緣由在于，強勢群體不僅具備極強的技術處理能力，還具備天然數據優勢，而弱勢群體由于技術劣勢需要承擔數據安全方面的潛在風險。
2、數據共享程度低
通過數據共享，不僅能夠加快形成大數據、釋放數據潛能，還能夠顯著提高服務質效、充分發揮數據對區域高質量一體化發展的賦能作用。但就現實情況而言，中國數據治理尚處于初級階段，其中不容忽視的一大現實瓶頸在于數據共享程度低、“信息煙囪”林立。
3、數據質量不高
在科技得以廣泛應用的當下，高質量數據不僅是創新服務的關鍵要素，還是提高機構精準施策能力的重點所在。但長久以來，各行業始終面臨著數據質量不高的發展困境，極大制約著數據的深度挖掘和高效應用。
4、數據治理能力不足
大多數中小型構囿于財務與IT能力不足、數據庫容量有限等因素，依然面臨數據治理能力相對欠缺的發展瓶頸。總體而言，不同機構和組織在數據治理能力方面存在極大的差異，為政府部門開展監管立法工作、制定統一的數據治理標準帶來巨大挑戰。
二、數據治理策略
首先，推進數據規范與法治建設，對數據歸屬與定位加以明確，以此為數據權益分配、共享互通夯實法律基礎；其次，明確數據保護原則，應依據數據在數量、敏感性以及應用場景等方面的不同，著手制定差異化、階梯式的數據保護原則；最后，建立
數據標準體系，針對
數據采集及運用等一系列環節，加快構建由技術類標準、業務類標準、基礎類標準以及治理類標準所構成的標準體系，為業務協同以及數據流轉共享夯實基礎。
三、億信華辰數據治理案例項目背景
隨著業務越來越多，數據越發龐大，某房地產公司很多舊數據無法維護，不僅無法通過大數據降低運營成本，反而給技術部門帶來很大負擔。億信華辰立即根據需求，建立了“數據質量管控平臺”，涵蓋地產數據錄入、數據資產盤點、決策支持等業務場景治理辦法，對數據質量進行實時監控，通過管理手段與技術手段并行的方式大大地提升了企業數據質量。
項目概況
數據質量管控平臺”架構于成熟產品睿治
數據治理平臺之上，實現了該公司地產數據質量全面提升、核心數據統一管理、用戶意向分析挖掘等，讓數據進一步推動業務高效管理和精準營銷。具體應用價值如下：
提升數據質量：通過平臺的數據質量管理模塊內置的數據質量規則，根據業務需求建立不同的數據質量校驗方案，定期執行，督促問題數據的整改，持續提高企業數據質量。
降低人力成本：通過平臺ETL工具，實現數據的自動采集，數據關系的自動采集；核心數據自動分發，數據質量問題自動校驗，問題數據批量清洗，數據資產自動更新，提高工作效率，極大的降低人力成本。
降低管理成本：通過平臺
主數據管理模塊以及數據處理模塊，實現核心數據的統一管理、自動分發，對企業核心數據維護、數據處理工作等的管理成本大大降低。
提供決策支撐：通過平臺處理后的數據，成為高信任度的數據，通過可視化的展現，為領導的決策做出有力支撐。
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