长期以来，大家一直忽略一个问题：数据跟原来的企业应用系统一样，它是需要被管理的。企业逐渐了解数据所蕴含的价值，对数据的重视程度越来越高。于是乎，大家开始纷纷做数据治理。

为什么要做数据治理呢

越来越多的企业开始了解并推行大数据治理，最重要的推动力是企业面临数字化转型的巨大压力。然而，数字化转型的基础需要打通数据。如果数据不通，标准不一致，质量不高，就无法做分析。那应该如何连通企业内部数据呢？这就必须要做数据治理。

以阿里为例，作为一家互联网公司，旗下各业务数据相互连通。芝麻信用、菜鸟的智能物流、阿里妈妈的精准营销等等，它们都是通过大数据驱动之下，构成了业务与数据联通的闭环。像这种公司，整体的数字化水平非常高，信息的共享和流通能力很强。

企业做数据，更重要的是解决应用和应用间的信息共享问题，尤其是大的业务域和业务域之间的信息共享。只有把数据连接起来，它才能发挥更大的价值，消除数据孤岛。所以说，在数字化转型中，大数据治理是一个基础。企业通过大数据治理，才能为业务提供智能化的数据工作环境。

企业大数据治理面临的问题

虽然一些大型企业在信息化和自动化方面做得很好，但是在数据治理上仍然面临很多问题和困难。企业进行数据治理面临着三大问题：

最大的问题是组织架构。从组织架构上，企业必须得有一个数据管理部，这意味着从公司层面足够重视。有效的组织架构是项目成功的有力保证，为了达到项目预期目标，在项目开始之前对于组织及其责任分工做出规划是非常必要的。

其次是工具链条的缺失。企业做数据治理，效果往往不好，原因是什么呢？很多时候企业依赖人工，比如数据准备、数据标准等。

最后一个问题是数据含义不清楚。虽然企业该有的数据都有，但是数据的业务含义是什么并不清楚，并且数据之间的标准也没有。因此，企业很难把数据利用好。

警惕投资浪费现象

目前，在企业进行大数据应用时，我们发现一个规律：企业每天都有不断的数据分析需求，而数据的质量存在很多问题，当耗费极大心血做一个数据平台，却发现结果分析不对。那，我们亿信华辰能做什么呢？我们帮助客户将数据管理好，帮助客户的用户能更好地使用数据。

想做大数据治理，首先要把标准做好。否则，匆忙建设各种数据仓库、数据集市，最后发现标准有问题、质量不高，然后再建数据标准，导致出现投资浪费问题。事实上，企业可以更灵活，建数据仓库的同时开展数据治理，按照并行建设的方式，不仅能看到更高效的成果，同时也能提升企业数据建设的技术能力。

睿治" title="BI,亿信BI,亿信一站式数据治理管理平台-睿治" width="640" height="401" align="" />

目前，亿信华辰推出的一站式数据治理管理平台——睿治，融合了元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、主数据管理、数据资产管理、数据交换管理、生命周期管理、数据安全管理9大产品，打通数据治理各个环节。每个模块功能可互相调用，同时提供各个产品模块任意组合，快速解决企业不同的数据治理场景。

某政策性银行以行长为核心建立了数据治理机构，数据治理由业务部门主导，IT部门执行，并且引入质量考核体系。亿信华辰为其构建出一体化的开发、调试、部署、运行和管理维护平台，规范数据的需求、设计、开发、集成、应用等环节，帮助发现数据质量问题，推动数据治理工作的开展，建立数据质量检核系统。

写在最后

对今天的企业来说，大数据治理这件事要趁早做。

一方面，面对日益竞争的激烈环境，企业急需快速进行数字化转型，前提就是先做数据治理。

另一方面，以欧盟为代表的监管者，拿着“GDPR”大棒，随时对违规企业进行处罚。这种内外多因素的推动，让数据治理成为企业亟待解决的重大问题。