在快速发展的技术，大数据和高级分析的时代，数据治理在每个组织中都发挥着至关重要的作用，无论规模大小或行业如何。从定义元数据管理指南，到解决数据问题的驱动流程，到积极衡量数据质量改进，不能低估数据治理的重要性。在今天和将来，缺乏治理的组织不会茁壮成长，他们可能难以生存。

有效的数据治理计划使业务用户能够基于透明且值得信赖的数据做出决策。它不仅可以帮助企业了解其数据资产是什么以及如何访问它们，还可以了解如何最有效地使用这些数据。它还可以通过保持数据质量，衡量和货币化价值，以及维护整个企业的使用一致性来最大化和量化数据的价值。

数据治理服务于一系列组织需求，但它也解决了各种组织挑战。让我们来看看数据治理可以提供最大价值的问题。

数据治理中的五大组织障碍得到克服

对于面临以下挑战的组织而言，全面的数据治理计划将是一项巨大的收益。

遵守法规要求

诸如GDPR，BCBS 239，CCAR，Dodd-Frank和MiFID 等监管问题 都强调组织如何使用，报告和管理数据。它们都需要对数据进行复杂的监控和监管。组织需要了解他们必须报告的内容，谁负责报告，以及他们在哪里可以找到信息。全面的数据治理模型有助于确保合规性。

无效的数据完整性保证

业务用户应该花时间分析数据，以揭示有意义的业务洞察力，而不是搜索正确的信息或质疑数据是否可信任。如果数据消费者不断研究诸如“这个领域来自何处”，“这些数据是否准确”或“谁拥有这些数据并能回答我的问题？”等问题，那么他们几乎没有时间实现他们的实际业务目标。数据治理框架可以记录策略，通用定义，数据沿袭，目录数据和共享词汇表，为数据用户提供答案，同时减少数据完整性问题的数量。数据治理为业务用户提供了数据可访问性和理解，这意味着他们更有可能利用这些数据资产。从数据完整性的角度来看，数据治理还可以提高用户对数据的信任，因为可靠的计划包括质量评分，持续的数据质量监控和机器学习，以不断提高数据的完整性。

业务用户误解数据资产

作为一名顾问，我在很多行业都听过同样的故事：一组副总裁都出席了董事会会议，每个人都有不同的数字。不久，关于哪些数字是正确的讨论（争论）随之而来。如果组织浪费宝贵的时间和资源，因为IT团队必须不断向业务团队解释数据的含义和用法，那么数据治理可以提供帮助。数据字典，业务术语表，简单的自助服务工具以及由数据治理培养的协作文化都可以提高整个企业的理解和适当使用。它可以提高生产力并促进团队之间和团队之间的有效沟通，创建知识如何使用数据并知道询问对象的受过教育的数据消费者当他们确实有问题时，不仅仅是IT。

集中数据

如果组织试图通过构建企业数据仓库，数据湖，数据中心，企业服务总线，数据转换层或数据集市来集中所有数据，那么数据治理是必须的。在企业数据仓库计划中，组织花费大量时间来定义数据的含义，来源，以及在将数据映射到仓库之前需要进行哪种转换。如果不同时管理该数据，则所涉及的所有元数据将很快变得陈旧。通过数据治理，可以在构建企业数据仓库时捕获和策划元数据。

个别员工是一个单一的失败点

当项目或业务流程由于团队的个别成员休假或甚至离开公司而停止或停止时，则需要数据治理。如果一个组织由于他/她拥有的机构知识而无法承担失去特定员工的责任，那么该人就是单一的失败点。通过数据治理程序记录关键知识可以为企业提供技术和机构知识，以保持企业顺利运行并防止丢失重要的，有价值的知识产权。

这些原因都是数据治理的问题，那么面对这些问题如何解决呢？

亿信数据治理管理平台 — 睿治，从元数据、主数据、数据标准、数据质量再到数据处理、数据资产、数据交换和数据安全，为企业提供全面的解决方案，打通数据治理全流程。

数据治理全栈解决方案：

全生命周期管理：平台融合数据治理9大产品，每个模块功能可互相调用，全程可视化操作，打通数据治理各个环节，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。

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项目实践经验丰富：在银行、租赁、卫生等行业拥有丰富的数据治理实践经验和完整案例，可根据行业特点和业务组织的数据治理要求，为企业提供咨询和IT一体化的完整综合的数据治理解决方案。

当然，数据治理的潜在用例是无数的，而其价值是不可否认的。每个组织都会出现数据挑战。通过全面的数据治理框架，组织可以主动管理和缓解数据问题，并在影响业务之前解决任何问题。