在數據驅動的信息化時代，企業只有將核心業務數據更好地掌握在手中，才能從中萃取更大的業務價值，進而優化產品管理，拓展市場新渠道，打造企業核心競爭力，而數據治理就是挖掘這些價值的重要手段和工具。數據作為新型生產要素，只有流動、分享、加工處理才能創造價值。

在數據驅動的信息化時代，企業只有將核心業務數據更好地掌握在手中，才能從中萃取更大的業務價值，進而優化產品管理，拓展市場新渠道，打造企業核心競爭力，而數據治理就是挖掘這些價值的重要手段和工具。數據作為新型生產要素，只有流動、分享、加工處理才能創造價值。如今數據治理成為數字經濟必經之路，數據已成為企業的核心資產和重要戰略資源，是重要的生產因素，怎么實現一個數據治理項目成為大家最關心的問題。對于企業而言，需要借助數據治理，引領企業加快數字化轉型，從而獲取最大限度的價值。
一、數據治理遇到的挑戰
1、IT系統孤島化
大多數企業都是以業務部門驅動的單體架構系統或套裝軟件，缺乏整體規劃。導致在企業內部形成了 “信息孤島”。這些“孤島”之間缺乏有效的連接通道，數據不能互聯互通，不能按照用戶的指令進行有意義的交流，于是數據的價值不能充分發揮。
2、數據質量參差不齊
由于企業各個業務系統或模塊都是按照各自的需要錄入數據，業務系統不需要的信息就不錄，沒有統一的錄入工具和數據出口，造成同樣的數據在不同的系統有不同的屬性信息，數據完整性無法得到保障。
3、存在數據安全隱患
數據資產管理上，正在由傳統分散式的人工管理向計算機集中化管理方向發展，數據的安全問題愈來愈受到人們的關注，諸如此類的數據安全事件多不勝數。
4、缺乏有效管理機制
由于企業缺乏有效的管理機制和某些人為的因素，比如缺少全局規范文檔，信息無法對接應用，平臺間數據標準不一等。在數據流轉過程中，導致了大量的垃圾數據。以外，數據產權不明確，管理職責混亂，管理和使用流程不清晰，也是造成數據質量問題的重要因素。
二、企業如何實現數據治理
1、明確數據治理目標
數據治理從來都不是為治理數據而治理數據，而是為了解決數據利益相關方的業務痛點或實現哪些業務和管理目標，例如：降低管理成本和復雜性，增加收入和價值，確保數據安全合規使用等。同時，幫助業務和IT人員達成共識，為執行過程的協助奠定基礎，例如：分析數據問題、幫助定義數據、幫助解決數據問題等。
2、搭建數據治理組織
在合規環境中，不允許個別管理者獨立解釋需求。企業需要采用一種統一的模型，由一個集中的小組來制定這些規則和要求，然后將其分發給利益相關者進行執行。
3、建立數據治理制度
數據治理需要管理和制度的有力支撐，可結合企業的現狀，制定相應的管理辦法、管理流程、認責體系、人員角色和崗位職責等，頒布相關的數據治理的企業規章制度等。
4、數據治理規范

數據規范是指對企業核心數據進行有關完整性、存在性、質量及歸檔的測量標準，為評估企業數據質量，并且為設計數據加載程序、手動錄入、開發應用軟件以及更新信息提供的約束性規則，數據規范一般包括數據模型、數據標準、元數據、業務規則、參考數據和主數據。

5、理論結合實踐
數據治理活動是指為實現數據資產價值的獲取、控制、保護、交付以及提升，對數據規范所做的計劃、執行和監督工作。
6、數據治理軟件
目前業界流行的數據治理軟件主要包括的功能組件有數據標準管理工具、元數據管理工具、數據質量管理工具、數據模型管理工具、數據安全管理工具、主數據管理工具等。這里必須推薦億信華辰一站式數據治理管理平臺-睿治。
企業利用億信華辰數據治理平臺主要解決企業不同來源數據集成過程中遇到的問題，能夠提供統一的數據標準管理、元數據集成、數據質量稽核、數據模型設計、數據分析服務、數據資產目錄等能力。為企業構建出一體化的開發、調試、部署、運行和管理維護平臺，規范數據的需求、設計、開發、集成、應用等環節，幫助發現數據質量問題，推動數據治理工作的開展，建立數據質量檢核系統。