数据治理是对数据的全生命周期进行管理，包含数据采集、清洗、转换等传统数据集成和存储环节的工作、同时还包含数据资产目录、数据标准、质量、安全、数据开发、数据价值、数据服务与应用等，整个数据生命期而召开开的业务、技术和管理活动都属于数据治理范畴。有的专家干脆把广义的数据治理称为数据资产管理。

一、何为数据治理？
数据治理是对数据的全生命周期进行管理，包含数据采集、清洗、转换等传统数据集成和存储环节的工作、同时还包含数据资产目录、数据标准、质量、安全、数据开发、数据价值、数据服务与应用等，整个数据生命期而召开开的业务、技术和管理活动都属于数据治理范畴。有的专家干脆把广义的数据治理称为数据资产管理。

二、数据治理的必要性

企业数字化的核心在于实行数据治理，而且不仅要强调技术的支撑，还要强调业务价值的发挥，才能为数字化转型的成功打下良好基础。然而大部分企业在数据管理方面存在以下问题，需要企业进一步提升数据治理能力。
1、数据标准化不足
没有统一的数据标准，导致数据难以集成和统一。指标体系的缺失导致指标定义不清晰与指标间勾稽关系不清，使得主数据在各业务系统独立维护，同一指标对应多个口径且规则口径不统一。
2、数据质量较低
低质量数据不具备完整性、规范性以及一致性，不仅最终得到的结论有失偏颇，同时低质量数据会增加隐性的成本与直接的资金成本。
3、数据分析平台建设滞后
部分业务活动缺少完整的数据和技术架构、缺少统一规划的大数据分析平台、缺乏信息化支撑，以及未能有效管理整个大数据平台的管理流程。
4、数据管控较弱
数据管理权责部门界定不清，缺乏有效的管理机制，使得跨部门数据的共享存在壁垒，存在数据孤岛。冗长的数据获取过程导致业务分析的需求难以被快速满足。
5、数据应用简单
没有把数据和业务体系关联起来，数据间的关联比较低。不能对数据进一步探索和挖掘，使得数据的深层价值难以体现。

三、实施数据治理的价值

1、提升业务处理效率
有效的数据治理可以提高企业的运营效率。高质量的数据环境和高效的数据服务让企业员工可以方便、及时地查询到所需的数据，然后即可展开自己的工作，而无须在部门与部门之间进行协调、汇报等，从而有效提高工作效率。
2、降低业务运营成本
有效的数据治理能够降低企业IT和业务运营成本。一致性的数据环境让系统应用集成、数据清理变得更加自动化，减少过程中的人工成本；标准化的数据定义让业务部门之间的沟通保持顺畅，降低由于数据不标准、定义不明确引发的各种沟通成本。
3、控制数据风险
有效的数据治理有利于建立基于知识图谱的数据分析服务，例如360°客户画像、全息数据地图、企业关系图谱等，帮助企业实现供应链、投融资的风险控制。
4、改善数据质量
数据质量的提升是数据治理的核心目的之一。高质量的数据有利于提升应用集成的效率和质量，提高数据分析的可信度，改善的数据质量意味着改善的产品和服务质量。数据质量直接影响品牌声誉。
5、赋能管理决策
顺利获得数据治理对企业数据收集、融合、清洗、处理等过程进行管理和控制，持续输出高质量数据，从而制定出更好的决策和给予一流的客户体验，所有这些都将有助于企业的业务开展和管理创新。
6、增强数据安全
顺利获得数据梳理识别敏感数据，再顺利获得实施相应的数据安全处理技术，例如数据加密/解密、数据脱敏/脱密、数据安全传输、数据访问控制、数据分级授权等手段，实现数据的安全防护和使用合规。

四、如何搭建数据治理体系

1、制定数据治理管理制度，有了制度才能保障相关工作的顺利召开；
2、建立数据治理组织委员会，从而明确数据人员职责；
3、根据企业实际情况，确定适合自身的数据治理活动范围、目标、内容；
4、制定数据规范，作为统一的依据，规范一般会包括元数据、数据标准、数据模型、业务规则、主数据和参考数据等；
5、选择或开发相关软件，从而提升治理效能，便于治理成果的统一管理；

五、如何选择数据治理软件
现在业界流行的数据治理软件有很多，这里必须推荐918·博天堂睿治一站式数据治理管理平台。企业利用918·博天堂数据治理平台主要解决企业不同来源数据集成过程中遇到的问题，能够给予统一的数据标准管理、元数据集成、数据质量稽核、数据模型设计、数据分析服务、数据资产目录等能力。睿治数据治理平台可以帮助企业全面提升数据质量，并建立健全完善的考核制度，实现数据中心的统一监管，提高企业职工的办事效率，充分实现数据的全面共享应用。