数据治理的价值体系包括哪些方面？

数据治理的目标是通过对数据资产的有效管控持续创造价值，价值域通过对治理结果的有效整理，通过构建具体化的数据产品，实现上述的价值创造。那么，数据治理的价值体系包括哪些方面呢?

一、何为数据治理

所谓“无规矩不成方圆”，因历史原因企业在发展过程中已经形成了系统林立的情况，汇集到数据平台的数据都各具特色，缺乏标准、规范、治理的数据已经失去了使用的价值。为了规范数据处理过程，凸显数据业务价值，需对数据平台的数据进行综合管理，构建标准化、流程化、自动化、一体化的数据治理体系，确保数据架构规划合理、数据加工条理清晰、数据处理可管控、数据知识可传承。有效的数据治理可以确保企业数据全面一致可信，从而全面释放数据资产的价值。

二、数据治理的价值体系

1）提高数据质量，数据治理创建了一个确保数据准确性、完整性和一致性的计划。

2）对数据的共同理解，数据治理为数据提供了一致的视图和通用术语，同时各个业务部门保留了适当的灵活性。

3）每个客户和其他业务实体的360 度视图，数据治理建立了一个框架，以便企业可以就关键业务实体的“单一版本真相”达成一致，并在实体和业务活动之间创建适当的一致性级别。

4）数据地图，数据治理提供了一种高级能力，可以了解与关键实体相关的所有数据的位置，这是数据集成所必需的。就像 GPS 可以代表物理景观并帮助人们在未知景观中找到方向一样，数据治理使数据资产变得可用并且更容易与业务成果联系起来。

5）改进数据管理，数据治理将人的维度带入高度自动化、数据驱动的世界。它建立了数据管理的行为准则和最佳实践，确保传统数据和技术领域（包括法律、安全和合规等领域）以外的问题和需求得到一致解决。

6）一致的合规性，数据治理提供了一个平台来满足政府法规的要求，例如欧盟通用数据保护条例 (GDPR)、美国 HIPAA（健康保险流通与责任法案）和行业要求，例如 PCI DSS（支付卡行业数据安全标准）。

三、数据治理关键要素

1）数据治理需要夯实基础：数据治理需要循序渐进，但在数据中台建设初期至少需要关注三个方面：数据规范、数据质量、数据安全。

2）数据治理需要体系建设：根据企业的规模、所属行业、数据量等情况选择合适的平台架构；运营手段应当包括规范的优化、组织的优化、平台的优化以及流程的优化等等方面；治理服务需要贯穿数据全生命周期，保证数据在采集、加工、共享、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和实效性。

3）数据治理需要聚焦数据：数据治理的本质是管理数据，因此需要加强元数据管理，补齐数据的相关属性和信息，比如：质量、元数据、业务逻辑、安全、血缘等；应通过元数据驱动的方式管理数据生产。

4）数据治理需要建管一体化：数据中台的数据模型血缘与任务调度的一致性是建管一体化的关键，有助于解决数据管理与数据生产口径不一致的问题，避免出现两张皮的低效管理模式。

5）数据治理需要IT赋能：数据治理不是一堆规范文档的堆砌，而是需要将治理过程中所产生的的规范、流程、标准落地到IT平台上，在数据生产过程中通过前向的方式进行数据治理，避免事后稽核带来运维成本的增加。

四、关于睿治数据治理平台

亿信华辰经过十余年技术沉淀和项目锤炼，全面推出一站式数据治理平台-睿治，帮助企业搭建数据治理全栈解决方案，由元数据、数据标准、数据质量、数据集成、主数据、数据资产、数据交换、生命周期、数据安全等多产品组成。睿治作为一个智能敏捷的数据全生命周期管理应用平台，全方位保障企业业务数据在采集、集成、交换、存储、应用等一系列业务流程中的完整性、准确性、一致性和时效性。