什么是數據治理
數據治理（Data Governance）是組織中涉及數據使用的一整套管理行為。由企業數據治理部門發起并推行，關于如何制定和實施針對整個企業內部數據的商業應用和技術管理的一系列政策和流程。通過一系列信息相關的過程來實現決策權和職責分工的系統，這些過程按照達成共識的模型來執行，該模型描述了誰（Who）能根據什么信息，在什么時間（When）和情況（Where）下，用什么方法（How），采取什么行動（What）。
數據治理的目的
確保企業數據的質量，可用性，可集成性，安全性和易用性。數據是公司的資產，組織必須從中獲取業務價值，最大程度地降低風險并尋求方法進一步開發和利用數據，而這一切就是數據治理需要完成的工作，數據治理一般來說主要包括以下三部分工作：
1、定義數據資產的具體職責和決策權，應用角色分配決策需要執行的確切任務的決策和規范活動。
2、為數據管理實踐制定企業范圍的原則，標準，規則和策略。數據的一致性，可信性和準確性對于確保增值決策至關重要。
3、建立必要的流程，以提供對數據的連續監視和控制實踐并幫助在不同組織職能部門之間執行與數據相關的決策，以及業務用戶類別。
數據治理的必要性和重要性
提升業務敏捷
通過建立一致的企業數據模型，統一的組織數據的展示和利用，從而讓業務人員能夠更快的獲取用戶及產品相關數據，獲得最快的市場信息和洞察，從而能夠提升業務對于市場的響應力，讓業務更敏捷。
降低運營成本
眾多案例證明，可以通過精細化和自動化所有可能的數據降低運營成本。這些流程大部分都流經多個系統，組織的多個業務部門的數據庫和應用程序，例如：財務，人力資源資源，銷售和市場營銷等。提供統一而清晰的數據視圖和擁有的信息可以幫助消除許多手動任務并解決幾個冗余問題使成本和復雜性保持在較高水平
管理風險和合規
企業合規和風險管理很重要，尤其是受到嚴格監管的金融服務行業中，風險管理以及遵守外部法規和內部政策會引入其他要求數據使用的透明性以及基于這些數據的報告操作。通過定義所有必要的數據標準，政策和流程并形成具有明確角色和職責的框架，可控制這些策略應用的風險。
數據治理對于一個企業來說是非常重要的，對于企業來說，進行數據治理政策的第一步就是選擇一款適合自己的數據治理工具，例如億信華辰推出的智能數據治理平臺-睿智就是一個不錯的數據治理工具。
睿治據治理平臺具有以下三個優勢：
1、睿治數據治理平臺全面覆蓋數據治理十大領域，這十大領域包含了元數據管理、實時計算存儲、數據標準管理、數據集成管理、數據質量管理、數據交換服務、主數據管理、數據資產服務、數據安全管理、數據生命周期管理等。目前睿治是國內功能最全的數據治理產品。
2、數據治理是一個非常耗時耗力的工作，但是在睿治產品中，具有豐富的智能元素和功能，智能化技術大大的縮短數據管理周期，并為企業減少了成本浪費。
3、睿治數據治理平臺實現了數據從創建到消亡全生命周期的可視化，睿治平臺覆蓋的十個模塊之間可以相關調節，全稱可視化操作，業務管理、技術管理等方面都可以通過睿治平臺清晰的了解數據治理的過程和結果，從而保證數據治理的落地，產生積極的推動作用。
