數字化轉型的目的和核心是數據賦能業務，通過智能數據歸壹、數據統壹治理與服務、數據實體化融合、數據資產化的方式，幫助實現業務轉型、創新和增長。而我們的基石就是高質量數據。
壹、數據治理的概念是什麽？
數據治理（Data Governance）是組織中涉及數據使用的壹整套管理行為。由企業數據治理部門發起並推行，關於如何制定和實施針對整個企業內部數據的商業應用和技術管理的壹系列政策和流程。
國際數據管理協會給出的定義：數據治理是對數據資產管理行使權力和控制的活動集合。
用3W來解釋：
WHO：面向董事會治理層、高管層的標準、任何類型的組織
WHAT：通過壹系列原則，指導當前和將來使用的創建、收集、存儲、分發、***享的數據，並依賴數據決策，影響相關管理過程。發揮數據價值、減少數據風險
WHY：良好的數據治理有助於領導層確保數據在整個組織通過以下方面對組織的績效作出積極的貢獻
二、數據治理能解決什麽問題？
政府、企業想要釋放數據的強大力量，必須提供準確、可靠、及時的數據。睿治幫助政府和企業有效管理數據，以避免因數據價值得不到很好體現而對政府和企業造成負面影響，進而幫助企業提高競爭力，為政府和企業提供更優質、更及時、更完整的數據，讓其在政務管理和經營市場中脫穎而出。
制定統壹標準：幫助政府和企業建設數據標準，制定統壹標準
挖掘數據價值：幫助企業和政府梳理資源，形成數據資產，豐富分析應用全面掌控數據來龍去脈，以獲得更多的數據洞察力，進而挖掘出隱藏在資源中的價值。
控數據質量：幫助企業和政府建立數據質量管理體系，對數據質量實時監控，及時整改，全面提升政府和企業數據的完整性、準確性、及時性，減少因數據不可靠導致的決策偏差攻損失。
提升信息服務水準：幫助政府和企業制定相關流程、政策、標準，保證信息的可用性、可獲取性、優質性、壹致性以及安全性，提升信息服務水準。
降低數據安全風險：提升政府和企業數據資產安全性，並幫助建立相關安全規範和響應機制，全面保障其數據安全
數據治理最佳實踐路徑。
三、數據治理的實踐方法
數據治理是壹個長期的過程，涉及到企業中所有跨功能和跨業務的決策機制。業界也有這麽壹個說法：數據治理即是管理問題，也是技術問題。
在管理角度，數據治理是壹個至上而下的過程，需要企業高層從全局角度出發制定戰略規劃，規範數據從業務輸入到戰略管理過程的全流程治理；
在技術落地層面，需要自下向上推進，從實際內容來看，數據治理是壹套工具集。目前業界還缺乏通用、有效的數據融合治理與數據質量管理的工具。
俗話說，工欲善其事，必先利其器。億信華辰基於以上視角，結合十幾年大數據技術經驗，打造了智能數據治理平臺——睿治，去幫助企業規範的定義與加工數據、清晰的管理數據、安全的應用數據。
睿治數據治理平臺是壹套完善、通用的的數據治理工具，融合數據集成、數據交換、實時計算存儲、元數據管理、數據標準管理、數據質量管理、主數據管理、數據資產管理、數據安全管理、數據生命周期管理十大產品模塊，可幫助企業實現數據的融合治理與數據質量管理。
睿治平臺十大功能模塊可基於政企用戶不盡相同的發展現狀，選擇性組合使用，快速匹配數據治理的各類場景應用，突破數據治理的技術基礎門檻。