数据治理工作的难点主要体现在那些方面？

一、企业数据治理团队组织架构的问题
由哪个部门主导；人员应该怎样配置；各个数据治理角色的职责分别是什么。这些一定需要明确，一个职责分工明确的团队将更好的推进数据治理工作。建议数据治理组织架构由业务部门来主导，IT部门来执行，各个业务部门应有相应的接口人，协助IT部门将数据治理工作落地。另外可以建立相应的考核体系，以此来推动数据治理一系列规范的执行和落地；

二、数据治理平台工具的问题
数据治理需要在数据采集、处理、分析、应用到归档销毁的全生命周期里，对数据的质量、数据标准进行管控，为企业提供规范统一且高质量的数据资产。所以数据治理使用的平台工具一定要功能强大而且完善，一套好的工具能够帮助企业的数据治理工作事半功倍。目前市面上的数据治理工具及开发公司的实力参差不齐，不懂行的人员在选择上可能比较困难，这里推荐一家深耕数据领域十几年的公司----亿信华辰，该公司自主开发的睿治数据治理平台包含元数据、主数据、数据质量、数据标准、数据资产、数据处理、数据交换、数据安全、数据生命周期九大功能模块，在笔者看来是市面上最成熟、功能最强大的数据治理平台工具了。



睿治始终站在国内顶尖梯队，广泛应用了MQ、分布式计算、zookeeper等最新技术。同时引领国内行业发展趋势：

1、数据质量自动探查，内置常规数理统计算法支持绑定机器学习算法；

2、数据关系智能构建，基于存储过程、sql、数据库定义，自动理解数据之间的关系；

3、资产目录主动感知，活化更新等先进技术，确保成为当之无愧的领头羊。 

睿治具备难以超越的核心竞争力：

1、睿治各模块高度融合，各功能可互相调用，全程可视化操作，打通数据治理各环节；

2、先进的产品设计理念，充分依照国际规范、标准，具有国内先进水平；3、丰富的项目实践经验，深耕大数据领域十多年，着眼于打造数据全生命周期的智能化产品线；

4、专业的服务保障团队，遍布全国，及时响应。 

睿治平台致力于打造“平台化、可视化、智能化”数据治理解决方案。

1、架构统一，基于全新Spring Boot+EUI开发，微服务架构，延展性强；

2、全界面操作，“零”表达式治理，实现治理全过程可视化，全角色可视化；

3、内置智能算法，多场景自动化、智能化治理。 

睿治的通用扩展性之高，广受好评。平台基于各行业数据共性，采用成熟模块化设计理念，实现各模块功能各行业应用场景普遍适用；平台功能全面，灵活组装，可对数据从创建到消亡全过程监控和治理；平台提供丰富的服务接口，内置脚本支持，全面满足集成、扩展需要。  

（1）覆盖面之广国内少有睿治数据治理平台通过高度融合九大模块，实现了数据问题一个平台全解决，使客户可以从此告别东拼西凑尴尬局面，从而进一步提升了数据治理的全面性、连贯性、持续性，真正降低了成本。

（2）高扩展性确保发展无忧睿治的高扩展性不仅仅体现在：元数据模型、采集适配器、标准属性、质量规则等等能够想到的功能，平台都支持定制扩展，保证适应未来发展需要。同时还提供各种定制接口和调用接口服务，内置脚本支持，无论是第三方还是二次开发，扩展完全不存在技术阻碍。

（3）智能化、自动化保持领先元数据自动化采集、分析，数据自动交换、处理，数据质量智能监控、自动检查等等功能一直引领行业发展趋势。（4）高性能应对大数据浪潮睿治采用并行处理技术，通过内存计算，具备合理JAVA内存回收机制，支持集群部署方式，再配以不断在进步的核心算法，保证了平台能以极高的性能应对各种极限挑战。