近年來，數據治理成為挖掘數據價值的重要手段和工具。隨著大數據平臺和工業互聯網興起，數據治理平臺主要採用數據中臺技術和微服務架構初步替代傳統架構，面向大數據架構下，為數據資源中心與外部數據系統提供數據服務。那麼，數據治理到底能治什麼，怎麼治呢？
數據治理的背景
狹義上講，數據治理是指對數據質量的管理、專注在數據本身。廣義上講，數據治理是對數據的全生命週期進行管理，包含數據採集、清洗、轉換等傳統數據集成和存儲環節的工作、同時還包含數據資產目錄、數據標準、質量、安全、數據開發、數據價值、數據服務與應用等，整個數據生命期而開展開的業務、技術和管理活動都屬於數據治理範疇。有的專家乾脆把廣義的數據治理稱為數據資產管理。
數據治理專注於將數據作為企事業單位數據資產進行應用和管理的一套管理機制，能夠消除數據的不一致性，建立規範的數據應用標準，提高數據質量，實現數據內外部共享，並能夠將數據作為組織的寶貴資產應用於業務、管理、戰略決策中，發揮數據資產價值。
數據治理工具功能架構
伴隨著企事業單位信息化不斷的深入、各種技術持續的發展以及人們對數據治理的認知不斷加深，數據治理工具在過去的20年也不斷的發展。下面以目前國內功能齊全的數據治理工具——億信華辰睿治數據治理平臺為例講解整體架構。
睿治數據治理平臺架構圖
億信華辰睿治數據治理平臺用於落實數據管理體系，實現數據管理自動化，提高數據管理效率，確保數據質量、實現安全數據共享。主要包括元數據管理、數據標準管理、數據質量管理、數據集成管理、主數據管理、數據交換管理、數據資產管理、數據安全管理、數據生命週期管理9大功能模塊。
元數據管理
元數據管理內置豐富的採集適配器，端到端的自動化採集，一鍵元數據分析，快速理清數據資源，瞭解數據來龍去脈，構建數據地圖，為數據標準建設和數據質量提供基礎支撐。
數據標準管理
數據標準建設提供全面完整的數據標準管理流程及辦法，用於決定和建立單一、準確、權威的事實來源，實現大數據平臺數據的完整性、有效性、一致性、規範性、開放性和共享性管理，併為數據質量檢查、數據安全管理提供標準依據。
數據質量管理
數據質量管理以數據標準為數據檢核依據，以元數據為數據檢核對象，通過嚮導化、可視化等簡易操作手段，將質量評估、質量檢核、質量整改與質量報告等工作環節進行流程整合，形成完整的數據質量管理閉環。
數據集成管理
數據集成管理可實現跨部門數據的傳輸、加載、清洗、轉換和整合，支持自定義調度和圖形化監控，實現統一調度、統一監控，滿足運維可視化需求，提高運維管理工作效率。
主數據管理
主數據管理對需要共享的數據建立統一視圖和集中管理，為各業務系統數據調用提供黃金數據。
數據交換管理
數據交換服務將若干個業務子系統之間進行數據或者文字的傳輸和共享，提高信息資源的利用率，集數據採集、處理分發、交換傳輸於一體，輕鬆玩轉企業級數據交換作業。
數據資產管理
數據資產服務可以幫助我們更好的支撐各種數據的應用，豐富的服務接口拓展，支撐數據資產的多渠道應用，如數據共享、決策支持等，最終實現數據資產價值最大化。
數據安全管理
數據安全管理貫穿於數據治理全過程，提供對隱私數據的加密、脫敏、模糊化處理、數據庫授權監控等多種數據安全管理措施，全方位保障數據的安全運作。
數據生命週期管理
數據生命週期記錄數據從創建和初始存儲，到它過時被刪除的整個流動過程，對數據進行近線歸檔、離線歸檔、銷燬和全生命週期監控。
數據治理的目標
數據治理的目標是提高數據的質量（準確性、及時性、完整性、唯一性、一致性，有效性），確保數據的安全性（保密性、完整性及可用性），實現數據資源在各組織機構部門的共享，推進數據資源的整合、服務和共享，從而提升企事業單位信息化水平，充分發揮數據資產作用。
通過實施數據治理工具，可以讓數據質量變得更好，發掘數據資產的商業價值，實現如下目標：對業務的支撐；降低經營風險、安全保障；對決策進行支持；滿足風險控制和外部監管要求；可企業持續發展。比如利用億信華辰睿治數據治理平臺可打通數據治理各個環節，九大產品模塊可獨立或任意組合使用，快速滿足政府、企業各類不同的數據治理場景。
結語：2019年“數據中臺”的概念在全國範圍內被推上了一個高潮，也有人將2019年稱之為數據中臺的元年。相信未來的數據治理會形成基於小數據治理體系和大數據治理技術，在數據中臺落地的數據治理新模式。而睿治數據治理平臺將發揮越來越重要的作用。
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