為什麼要做數據治理呢

越來越多的企業開始瞭解並推行大數據治理，最重要的推動力是企業面臨數字化轉型的巨大壓力。然而，數字化轉型的基礎需要打通數據。如果數據不通，標準不一致，質量不高，就無法做分析。那應該如何連通企業內部數據呢？這就必須要做數據治理。

以阿里為例，作為一家互聯網公司，旗下各業務數據相互連通。芝麻信用、菜鳥的智能物流、阿里媽媽的精準營銷等等，它們都是通過大數據驅動之下，構成了業務與數據聯通的閉環。像這種公司，整體的數字化水平非常高，信息的共享和流通能力很強。

企業做數據，更重要的是解決應用和應用間的信息共享問題，尤其是大的業務域和業務域之間的信息共享。只有把數據連接起來，它才能發揮更大的價值，消除數據孤島。所以說，在數字化轉型中，大數據治理是一個基礎。企業通過大數據治理，才能為業務提供智能化的數據工作環境。

企業大數據治理面臨的問題

雖然一些大型企業在信息化和自動化方面做得很好，但是在數據治理上仍然面臨很多問題和困難。企業進行數據治理面臨著三大問題：

最大的問題是組織架構。從組織架構上，企業必須得有一個數據管理部，這意味著從公司層面足夠重視。有效的組織架構是項目成功的有力保證，為了達到項目預期目標，在項目開始之前對於組織及其責任分工做出規劃是非常必要的。

其次是工具鏈條的缺失。企業做數據治理，效果往往不好，原因是什麼呢？很多時候企業依賴人工，比如數據準備、數據標準等。

最後一個問題是數據含義不清楚。雖然企業該有的數據都有，但是數據的業務含義是什麼並不清楚，並且數據之間的標準也沒有。因此，企業很難把數據利用好。

警惕投資浪費現象　　

目前，在企業進行大數據應用時，我們發現一個規律：企業每天都有不斷的數據分析需求，而數據的質量存在很多問題，當耗費極大心血做一個數據平臺，卻發現結果分析不對。那，我們億信華辰能做什麼呢？我們幫助客戶將數據管理好，幫助客戶的用戶能更好地使用數據。

想做大數據治理，首先要把標準做好。否則，匆忙建設各種數據倉庫、數據集市，最後發現標準有問題、質量不高，然後再建數據標準，導致出現投資浪費問題。事實上，企業可以更靈活，建數據倉庫的同時開展數據治理，按照並行建設的方式，不僅能看到更高效的成果，同時也能提升企業數據建設的技術能力。

△圖為億信一站式數據治理管理平臺架構圖

目前，億信華辰推出的一站式數據治理管理平臺——睿治，融合了元數據管理、數據標準管理、數據質量管理、數據集成管理、主數據管理、數據資產管理、數據交換管理、生命週期管理、數據安全管理9大產品，打通數據治理各個環節。每個模塊功能可互相調用，同時提供各個產品模塊任意組合，快速解決企業不同的數據治理場景。