一、数据治理的定义
数据治理是指为确保数据安全、私有、准确、可用和易用所执行的所有操作。它包括人们必须采取的行动、必须遵循的流程以及在整个数据生命周期中为其给予支持的技术。数据治理意味着设置适用于收集、存储、处理和处置数据的内部标准，即数据策略。它规定了谁可以访问哪些数据以及哪些数据应受治理。数据治理还涉及遵循行业协会、政府组织和其他利益相关者设定的外部标准。
二、数据治理包含以下几方面内容
1、确保有效助力业务的决策机制和方向；
2、确保绩效和合规进行监督；
3、确保信息利益相关者的需要评估，以达成一致的企业目标，这些企业目标需要顺利获得对信息资源的获取和管理实现。
三、数据治理有哪些益处？
1、改善费用控制
数据可以帮助您更高效地管理资源。因为您可以消除由信息孤岛产生的数据重复，所以不必过多地购买（也不必维护）昂贵的硬件。
2、做出更明智、更及时的决策
整个组织中的用户都可以取得数据以联系和服务客户、设计和改进产品和服务，并抓住取得新收入的机会。
3、取得客户和给予商更大的信任
顺利获得可审核地遵从内部和外部数据政策，您将取得客户和合作伙伴的信任，他们相信您会保护他们的敏感信息，因而对与您召开业务充满信心。
4、增强合规性
日益复杂的监管环境使得组织建立健全的数据治理做法变得更加重要。您可以在主动预期新法规的同时避免不合规的风险。
5、允许更多人员访问更多数据
强大的数据治理功能可以让更多人员访问更多数据，确保这些人员具有相应数据的访问权限，并且数据民主化不会对组织产生负面影响。
6、更轻松地管理风险
顺利获得强大的治理，您可以消除以下后顾之忧：将敏感数据暴露给缺乏适当授权的个人或系统、恶意外部人员的入侵，甚至是内部人员访问其无权查看的数据。
四、数据治理实施方案
1、数据采集
顺利获得 SDK 等数据采集工具，实现全端数据资产积累企业数据治理需要从源头上进行管控，这需要优质可靠的数据采集工具给予支持，对于最常见的App、网页等业务生态，SDK 是最佳的数据采集方案。数据治理应拥有统一的数据采集框架，并支持多种数据采集方式。企业可以顺利获得市面上 40+ 种 SDK 数据采集工具，灵活适配各类数据源，完成全域数据源。
2、数据打通
顺利获得实时一对多的 ID-Mapping，构建全局统一的用户体系数据模型一方面考虑当前数据的实际情况，另外一方面考虑业务对于数据的实际诉求，将两者合二为一构建整个企业统一的数据模型体系。每一个数据字段都有业务、技术、管理三个视角的数据标准定义，统一企业内部对于数据的理解和认知，避免数据同名不同义，同义不同名，保证每个数据在整个企业内部的唯一性。
3、数据质量
构建数据治理监控体系，异常数据监控报警及在线修复企业
数据治理方案需要构建一整套完善的数据质量监控体系，包含质量规则引擎、数据质量异常监控报警、异常数据在线修复。在数据质量看板中，企业可以结合业务梳理，顺利获得可视化的形式选择数据和字段对数据质量规则进行配置，定义接入数据需要满足的质量要求。
4、数据管理
打通一站式数据资产管理平台，随时掌握数据大盘企业数据治理方案包含整套
数据资产管理平台，涉及数据资产管理、数据开放平台、数据地图、元数据管理四个部分，帮助企业以可视化的方式实现数据管理。在数据资产管理上，企业数据管理人员可以顺利获得可视化的数据资产管理平台，快速查看当前数据大盘情况，也可以快速查询入口检索需要的数据。
5、数据安全与合规
严格控制数据安全分级，切实遵守数据相关法律法规。企业数据合规化是企业数据治理的核心和红线，企业对于数据的收集和使用需要按照国家《数据安全法》《个人信息保护法》，海外按照欧盟 GDPR 为代表的各属地法律法规进行。对于涉及公民隐私等相关数据务必进行安全与合规化的管理和控制。
