大数据时代的新兴技术，如人工智能和物联网，意味着有更多的数据可以从中受益，并且数据治理策略可以管理和保护。

长期以来，合规性要求和隐私问题一直将数据治理置于技术人员和企业高管的IT计划的最前沿。在欧盟通用数据保护法规通过后，数据治理最佳实践对于世界各地的公司来说比以往任何时候都更加重要。GDPR于2018年5月25日生效，其中包括严格的规则来保护数据隐私和对违规行为的巨额处罚。

你的公司是否位于欧盟国家/地区并不重要。只要你处理欧盟公民的个人数据，你就无法遵守GDPR。此外，大数据和诸如物联网和人工智能等新技术对数据的积累提供了前所未有的优势。

当今企业IT环境中的所有原始数据都具有战略价值，并且属于数据治理计划的范畴。有效的数据治理最佳实践可帮助企业了解所有这些数据，因此他们可以将其转化为有益于业务运营的可操作的洞察力。经济学人智库（EIU）在2018年初调查了500多个行业的业务主管，包括金融服务，医疗保健和生命科学，制造业，零售和包装消费品，电信和技术。

数据治理最佳实践意识

百分之九十的受访者表示，他们的企业熟悉数据治理技术和相关的数据相关风险。他们制定了所需的数据治理最佳实践，数据相关政策和程序，并加强了所需的隐私和数据保护程序。

法律问题是采用数据治理最佳实践的最常见原因，超过一半的受访者表示。下一个最高的是合规性以及从技术角度管理数据的需求，44％被引用。三分之一的受访者表示，专注于业务线使用推动了他们的数据治理方法，四分之一的受访者表示安全问题。

公司以多种方式衡量数据治理成功。大约一半的受访者表示，他们将数据准确性和合规性作为衡量标准，约40％的受访者表示他们会考虑数据治理对战略目标的贡献程度，并使整个组织的数据可用。大约三分之一通过员工使用，访问和理解数据的程度以及他们是否满足数据治理ROI预期来衡量数据治理成功与否。

大多数受访者声称他们在各种数据治理最佳实践和功能方面取得了成功。例如，超过90％的受访者热衷于组织保护数据安全并始终遵守合规性要求的能力。当被问及从数据中获取有益的业务洞察力，处理IT基础架构内的互操作性问题，教育员工遵守数据法规，促进组织的不同部门之间的协作，雇用具有数据治理知识和准备的人员时，超过80％的人回答良好对于新兴技术。

数据治理和新兴技术

这些新兴技术（如人工智能，区块链，云计算和物联网）对数据治理的战略重要性预计会随着企业大规模增加每天产生的数据量而增长。

EIU调查的高管们并没有丢失这一点。百分之七十九的受访者预计云计算将成功或有所成功地影响其组织未来的数据治理能力。人工智能为70％，物联网为69％，区块链技术为59％。

新兴技术产生的信息量的大量增加也意味着IT将面临更大的组织压力，以确保有效管理和分析数据。实施数据治理最佳实践将有助于确保您的组织与数据合规性，数据完整性以及隐私标准和法规保持一致。不这样做可能会变得昂贵，特别是对于任何与GDPR相冲突的组织。

而睿治质量管理平台，就是经过多个项目实践应用的打磨，能够充分满足以上需求的一款软件平台。所谓梅花香自苦寒来，经过打磨才能得到美丽的珍珠不是吗？

现在，经过数据标准的落地评估及数据质量管理，必然会发现各种有问题的数据，这时就需要对数据进行清洗、整合、转换等操作了。睿治数据集成管理支持全拖拽式流程设计器、可视化的调试和预装载、“零”表达式清洗组件等，既可以用于问题数据的修正，也可以用于为数据应用提供可靠的数据模型。

以上元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理组成了数据治理的基础功能，通过这些功能模块得到的数据才能更好得进行管理和应用。但是得到数据不是关键，关键是这些数据价值的展现。

主数据建设在企业信息化战略中处于核心地位，也是企业数据治理最重要的功能模块之一了，所以主数据往往也被称为“黄金”数据。主数据管理可以确保各个系统间”黄金”数据的一致性、完整性、可控性、正确性，从而提高数据质量，统一实体定义，简化改进流程并提高业务的响应速度。

流动的数据才能产生更大的价值，数据交换必不可少。睿治平台支持多系统、多类型的数据交换，更是满足各种复杂环境下的部署，这些功能模块中，我本人最爱的就是数据交换！

数据皆为资产，这里还不得不提到数据资产管理，资产管理可以为用户提供完整的资产视图，管理者在平台上可概览企业资产，通过合理的方式管理内部数据和提供对外查询，共享交换等服务，提升数据价值。

除了以上一些功能，还有如数据生命周期管理、数据安全这些功能模块，针对数据治理的整体框架和流程，一图以蔽之：

实现企业异构数据的集成，按照分析主题重组数据，可建立一个完整的、面向企业的、一致性的信息视图，全面支撑企业海量数据分析、数据展现等各类业务。