大数据时代企业数据治理应该怎么做？

大数据不是凭空而来的，1981年第一个数据仓库诞生，到现在已经有近40年的历史了，而国内的企业数据平台的建设是从90年代末才开始的，从第一代架构出现到现在已经接近20年的历史了。很显然，现在我们已经生活在大数据时代了。

可以这么说，忽视掉数据治理给数据平台建设徒增了不少的问题。数据不能达到统一，数据的质量很难提升上去，数据模型完成的异常的困难，这些都是基础的数据问题，限制了数据平台的发展，从而导致数据应用不能快速的展示自己的作用。所以，大数据时代下的企业数据治理应该怎么做？

“信息”很大一部分都是由“数据”组成的。所以数据资产管理成为了企业或者组织采取的管理活动，用于保证数据资产的安全和完整，有效地利用起来就可以带来经济效益。数据资产管理体系核心在于有效解决对数据资产进行管理的实践性问题，既可以帮助企业合理的评估、治理信息资产，又可继续挖掘数据资产，那么企业若是想要对本身数据进行治理，需要建立完整的一系列数据治理体系。

睿治数据治理平台是亿信华辰自主研发的由多个产品组成的数据全生命周期管理应用平台，助力数据标准落地，提升数据质量。其功能覆盖了元数据、数据标准、数据质量、数据资产、数据集成、数据交换、数据安全、数据生命周期等九大模块，所有的功能不是串联的，而是可以独立或者组合使用，满足各类不同数据治理场景。

元数据：是数据治理的基础，是对数据的描述，可以总览分析元数据之间的关系和相互之间的关系，可以进行元模型的管理、元数据的采集、元数据检索等等；

数据标准：是对数据进行统一、规范定义，确保数据在任何复杂的环境里面可以保持一致性、规范性，对数据的管理更加的有效率，完善数据治理体系；

数据质量：对数据质量规则的定义、数据质量检查方案的定义，支持定时自动执行质量检查，自动生成质检报告，监控数据质量问题，提供问题明细查询和改进意见；

数据资产：将数据作为资产，基于元数据进行不同角色视角的目录化管理，分析数据资产之间的关系，获知资产查看、下载、交换贡献等情况；

数据生命周期：数据也有自己的生命周期，从数据的产生、加工、使用、销毁都有一定的管理方法，数据生命周期包含数据归档（在线归档和离线归档），数据销毁，全面监控数据的生命过程。