企业数字化转型方向：数据治理成新试炼场

2020年8月，国务院国资委在《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》中提出，要加速传统企业全方位、全角度、全链条的数字化转型，将数字化转型作为改造提升传统动能、培育发展新动能的重要手段。因此，传统企业如何有效利用新技术驱动业务创新，提升企业核心竞争力，是摆在企业面前的一道生存题，也是企业数字化转型的战略目标。

政策注解：数据治理成新试炼场

根据《通知》要求，作为企业数字化转型的基础，有专家解读国企数据治理体系的内容包含：数据治理组织、数据治理标准与规范、数据治理流程、数据治理技术和工具、数据应用体系。

数据治理是指企业的数据架构、数据标准、数据质量、数据安全等领域的建设和管理的全流程。作为一个数据工作者，无论公司数据体量大或小，都应该具备数据治理的能力。本文从自身经验出发，分析如何构建企业级数据治理体系，希望对你有帮助。

“数据治理”到底有什么用？

一句话解释：“数据治理”往大了说，是进行企业的数据架构、数据标准、数据质量、数据安全等领域的建设和管理的全流程；往小了说，是在数据管理和使用层面之上进行规划、监督和控制。

嗯，你理解的没错，通常在数据体量较大的公司，数据治理才会被提上桌面。但是作为一个数据工作者，我认为无论你有多少数据–哪怕只是记手账–都需要进行数据治理。一个追求完美的数据工作者，应该要有数据洁癖。

数据治理的价值体系具体包括三个方面

数据服务：通过数据的采集、清洗、导入，提升数据质量，确保数据的一致性。这部分体现着主数据治理的关键价值。

数据流通：通过实现信息整合和分发机制，支持跨业务、跨部门、跨系统的信息流转和协同。这部分体现着业务数据治理的关键价值。

数据洞察：通过消除数据内在的质量缺陷，明确数据之间的关联关系，帮助数据分析人员更好地理解数据，实现数据洞察。这部分体现着分析数据治理的关键价值。

最佳路径：高擎九把利剑辟新路

众所周知，数据治理的目标是把数据管起来、用起来，保证数据质量，实现数据共享，这些目标离不开各种技术的支持，这些技术包括元数据自动采集和关联、数据质量的探查和提升、数据的自助服务和智能应用等。工欲善其事必先利其器，大数据治理的落地开展离不开工具的支撑。大数据治理工具一般分为两类：一类是单个工具，另一类是集成平台，用于不同的阶段、场景和客户。

数据治理平台涉及面广，体系庞大而又复杂，一般公司或部门想要完全依靠自身力量搭建这样一个平台基本上是很难的，如果能选择一个在业界有口皆碑的工具，借鉴已成功运用落地的行业解决方案，则会在最短的时间内完成治理目标，达到事半功倍的效果。

凭借大数据领域的经验沉淀，亿信华辰积极布局数据治理领域，百余次产品迭代，打磨出睿治数据治理平台并荣获DAMA中国数据治理优秀产品奖，形成包含元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据资产管理、数据安全管理、数据交换管理、数据处理管理、数据生命周期管理等九大功能模块的数据治理产品方案。

△睿治数据治理平台功能模块

作为目前国内功能最全的数据治理工具，睿治数据治理平台9大模块都各有特点和使命，在企业的数据治理中有着不同的功能侧重，但是解决问题的目标是一致的——提升数据质量提高数据利用效率。这9个功能模块就如九把利剑，它们的打造材料、工艺、对使用者的要求都各不相同，在执行任务中需要各尽其职，同时又需要紧密协同。

△睿治数据治理平台流程图

不同的企业对于搭建数据治理平台的需求及各业务模块的重视程度都不一样，也有一定程度的轻重缓急。值得关注的是，睿治数据治理平台九大模块正好可以根据用户实际需求，可自由组合快速满足政企用户数据治理全场景应用，助力数据标准落地，提升数据质量，实现数据资产化。

国企数字化转型关键阶段，亿信华辰睿治数据治理平台可将原来快速生产并分散堆积的数据基于统一数据标准进行清洗整合和科学管理，解决数据问题保障数据可用性，消除数据的不一致型，为国企业务应用提供统一规范的数据支撑；另一方面，睿治提供的智能化可视化应用，可大大降低IT建设人力和运维成本，降本增效，释放更多成本让用户在数字化转型推进上有的放矢，帮助用户优化资源配置提升企业业务管理能力，引领国企用户不断推进数字化转型之路。

强化科技赋能，把数据应用好。数据治理的核心环节是数据应用，要从算力、算法、存储、网络等维度加强技术支撑，切实增强数据应用能力。在算力方面，加快分布式架构转型，充分发挥云计算等技术高性能、低成本、可扩展的优势，满足海量数据分析处理对计算资源的巨大需求。