如今數字化轉型正在各行各業中迅速發展，以數據、流量、知識為主大數據時代已經到來，互聯網發展至今，每天都有數以億計的數據在爆發增長，據有關報告稱，到2025年，全球數據圈預計將增長至175ZB。當數據量變大以后，就會相應的爆發出各種難以人為手工解決的問題。對于一個企業來說，利用好大數據的前提是，通過數據治理實時數據和大數據戰略，讓行業的發展邁出重大的一步。

如今數字化轉型正在各行各業中迅速發展，以數據、流量、知識為主大數據時代已經到來，互聯網發展至今，每天都有數以億計的數據在爆發增長，據有關報告稱，到2025年，全球數據圈預計將增長至175ZB。當數據量變大以后，就會相應的爆發出各種難以人為手工解決的問題。對于一個企業來說，利用好大數據的前提是，通過數據治理實時數據和大數據戰略，讓行業的發展邁出重大的一步。
一、企業為什么需要數據治理
當前，企業變革已經成為企業適應劇烈變化的市場環境、實現長期發展的必經之路。由于過去煙囪式的孤島式的業務系統，企業需要尋求業務模式的創新。從數據層面打通各個組織單元，實現業務單元快速重組，實現業務自動化向業務持續優化的轉變。第一步就是根據對自身的洞察，實施數據治理策略以提升組織的運行效率。
數據治理是對一個政企機構的數據從收集融合到分析管理和利用進行評估、指導和監督的過程，為企業創造價值。數據治理有以下三個好處：
1、如果企業數據庫中存在錯誤的數據，那么企業就無法通過這些數據做出正確的判斷，從而可能出現一些風險。數據治理可以減少錯誤數據給企業帶來的風險。
2、數據治理可以提高企業數據的質量，為企業提供了清晰、標準的數據。
3、企業進行數據治理后可以減少數據庫中的錯誤，企業不需要再花時間去糾正數據。數據治理為企業提供可靠的數據資源，從而可以為企業節省寶貴的時間以及資金，提高企業的工作效率，。
二、企業數據治理成功需要具備哪幾點要素
先進技術應用
先進技術支持是數據治理能夠順利開展的保障。只有建立豐富的數據治理工具和平臺，才能從各個領域有效的進行數據的管理和治理，提高數據的價值。技術應用包括支撐核心領域的工具和平臺，例如元數據管理系統、數據質量管理系統等。
成熟的模型
成熟的模型可以用來評估和提升企業的數據管理水平，幫助企業跨越業務與IT之間的鴻溝。反映所有數據管理的內容，幫助企業在管理數據資產上達成共識，促進企業建立自己的數據管理成熟度路線圖。
流程管理
根據數據治理的內容，建立相應的流程，且遵循本單位數據治理的規章制度。實際操作中可結合所使用的數據治理工具，與數據治理工具供應商協商，建立符合企業的包括流程任務、流程目標、流程分級等流程管理。
制度章程
數據治理是最高層次的、規劃性的數據管理制度活動。是由數據管理人員和協調人員共同制定的高層次的數據管理制度決策。制度章程是確保對數據治理進行有效實施的認責制度，其中一些是數據治理職能的職責，也包括其他數據管理職能的職責。
數據治理組織
數據治理的組織包括制度組織和服務組織。這些組織是跨職能的，通常企業會建立數據治理委員會、數據管理制度團隊等組織，負責整體數據戰略、數據政策、數據管理度量指標等數據治理規程問題。
發展戰略目標
戰略是選擇和決策的集合，共同繪制出一個高層次的行動方案，以實現更高層次目標。數據戰略是企業發展戰略中的重要組成部分，是數據管理計劃的戰略，是保持和提高數據質量、完整性、安全性和存取的計劃，是指導數據治理的最高原則。

億信華辰自主研發的睿治一站式數據治理管理平臺，是一套從數據質量分析、問題發現、數據補錄、流程管理到最后的績效分析的全流程管理系統。由元數據、數據標準、數據質量、數據集成、主數據、數據資產、數據交換、生命周期、數據安全等多產品組成，幫助客戶快速搭建起數據治理的全套管理流程和分析架構。
全面自動的元數據管理
元數據管理致力于處理技術元數據、業務元數據、管理元數據，通過豐富的元數據分析和檢核，幫助各行各業用戶獲得更多的數據洞察力，進而挖掘出隱藏在資源中的價值。
智能高效的數據質量
睿治平臺內置了多種質量檢查規則可供選擇，并支持數據質量檢查方案的定義和管理。同時提供多種形式的問題數據分析功能、統計報表功能、數據質量分析報告及統一調度整改計劃。
規范統一的數據標準
睿治平臺提供了一套完整的數據標準管理流程及辦法，通過統一的數據標準制定和發布等一系列的活動，結合制度約束、系統控制等手段，實現企業大數據平臺數據的完整性、有效性、一致性、規范性、開放性和共享性管理。