過去為組織帶來工作效率提升的煙囪式的孤島式的業務系統已經成為組織變革重組的阻力，這也是從數據層面打通各個組織單元、實現業務單元快速重組的最根本的需求來源。并且，在互聯網的沖擊下，各行各業都在尋求業務模式的創新，實現業務自動化向業務持續優化的轉變，以求在競爭中找到一片藍海。而組織要能實現業務模式的創新，第一步就是對自身的洞察，以及提升組織的運行效率，方能在互聯網背景中立于不敗之地。
什么是數據治理
從本質上來看，數據治理就是對一個機構（企業或政府部門）的數據，從收集融合到分析管理、進行評估、指導和監督（EDM）的過程，通過提供不斷創新的數據服務，為企業創造價值。企業不僅需要管理數據的系統，更需要一個完整的規則系統以及規章流程。數據治理基本上涵蓋了企業所有與數據有關的內容，因此，在整個企業范圍內，包括工作流程、涉及人員和使用的技術等等，都需要仔細考量，以保證數據的可用性、一致性、完整性、合規性和安全性。確保在整個數據生命周期中，都具有較高的數據質量。
為什么需要數據治理
數據治理的目標就是提高數據質量，將數據價值最大化。具體而言，數據治理的任務包括以下幾點：
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構筑適配靈活、標準化、模塊化的多源異構數據資源接入體系；
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建設規范化、流程化、智能化的數據處理體系；
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打造數據精細化治理體系、組織的數據資源融合分類體系；
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構建統一調度、精準服務、安全可用的信息共享服務體系；
數據治理面臨的挑戰
隨著 IT 技術的整體發展，大數據時代的到來。IT 應用類型、數據源、數據分析方法不斷增加，數據治理進入了一個新的變革和發展階段，其各項要求也將變得更加具有挑戰性：
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數據的種類和數量劇增，導致眾多的數據資產在需要使用時，困難重重。
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業務環境發生變化時，原來的業務系統不能互聯互通，不能滿足跨部門、跨職能、跨組織的協作需求。
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各個業務系統所產生的海量數據以復雜而分散的形式存儲，導致數據之間的不一致和沖突等質量問題。
如何進行數據治理
做好數據治理是一項復雜、長期、系統性的工程，涉及思維、方法、組織、系統工具等多方面要素的綜合運用。為了滿足企業內部的信息使用需要，一般會通過成立專門的數據治理體系來保證數據的可用性、可獲取性、高質量、一致性以及安全性。
戰略：需要進行目標和規劃的藍圖設計，將數據治理提升到全行經營戰略地位。
機制：需要建立健全組織、制度、角色和流程等四個方面的機制，進行全方位可持久的數據治理工作。
領域：數據治理的具體領域包括元數據、數據標準、生命周期管理、數據模型、數據存儲、數據分布、數據交換、數據集成、數據服務和數據質量管理等內容。
技術支撐：數據治理需要在技術層面對上面的各個領域進行管理和支持，比如有數據質量分析、數據建模工具、數據清洗工具、生命周期管理、質量檢查工具、數據管理系統等。
目前業界流行的數據治理軟件，一般也稱為數據資產管理產品、數據治理產品，多是單個產品。而億信華辰經過十余年技術沉淀和項目錘煉，全面推出一站式數據治理管理平臺-睿治，幫助企業搭建數據治理全棧解決方案，由元數據、實時計算存儲、數據標準、數據質量、數據集成、主數據、數據資產、數據交換、數據生命周期、數據安全十大產品組成，可謂是功能最齊全的數據治理工具。
