数据治理在系统层面包括数据标准、元数据、数据质量、生命周期管理、数据安全、数据资产共六大核心模块；在管理层面需要通过数据治理组织、数据治理流程进行支撑保障。数据治理是一项长期且复杂的体系化工程，它需要通过一系列流程规范、制度、IT能力以及持续运营等机制来保障治理工作的持续推进。数据治理的落地建议分为4个阶段：

1）建组织：需要打破企业内部壁垒，构建多部门共同参与的数据治理组织，提升数据治理重要性。成立数据治理专项团队，包括数据治理委员会、数据治理团队、各业务部门等层层递进的组织架构。在绩效、团队、资源等方面支持数据治理的持续运营，达成企业数据中台的数据战略体系转型。

2）立规范：建立切实可行的标准化流程规范，并随着数据中台的不断运营而持续完善，分步实施逐步迭代。规范包括发布数据治理管理规范、数据治理流程规范、建立数据治理标准化闭环流程、明确线上管理要求，并通过运营闭环化、流程线上化、服务集中化形成常态化机制推进数据治理工作。

3）选平台：搭建有效的IT平台支撑数据治理的规范、流程、标准落地，同时确保前向的数据治理模式。数据治理本质是一项管理工作，只有生产过程可视化、生产过程可干预，才能保证数据治理的效果，因此平台应确保数据治理和数据生产的一体化。平台应具备多厂家协同开发能力、数据标准化管理能力、基于元模型驱动的元数据开发管理能力、元数据血缘管理能力、基于血缘驱动的任务调度管理能力、安全分层分级管理能力以及数据质量管理能力等等基础能力才能更好的保障数据治理的落地。

数据治理最优架构体系

根据以上这个比喻，数据治理的最优架构体系其实已经呼之欲出，多个功能域强强联合方能前往成功之路。亿信华辰作为DAMA中国理事成员单位，多次参与国家行业标准文件编写，其自主研发且完成信创全领域兼容的智能数据治理平台——睿治就是该领域内当仁不让的领先产品。

▲睿治数据治理平台架构图

睿治数据治理平台基于DAMA的理念，融合元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、主数据管理、数据交换管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理等九大产品模块，可打通数据治理各个环节。

在真实的治理过程中，政企可参考各模块的作用并结合自身特点，以一两个作用域为切入点，小步迭代，通过收益逐步驱动治理行为的贯彻落地，睿治的九大模块能根据客户的个性化需求，可独立或任意组合使用，快速满足政府、企业各类不同的数据治理场景。

一个全面的数据治理平台应该包含以下九大方面，即元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、主数据管理、数据交换管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理。

数据治理平台涉及面广，体系庞大而又复杂，如果能选择一个在业界有口皆碑的工具，则会在最短的时间内完成治理目标，达到事半功倍的效果，亿信华辰的睿治数据治理平台则是一个绝佳的选择，其全面覆盖数据治理9大领域，采用微服务架构，融合度高，延展性强，且在多个行业有实施落地案例，经验丰富。

持续优化，再出发

通过数据治理工作的开展，数据变得可信且易于理解，并能有效地支撑业务人员的决策分析工作，数据资产也变得更易用，更有价值。数据治理需要进行长效的运营，每一次迭代优化都预示着政企数据战略目标的再出发！

4）重运营：数据治理是一个持续并且长久的运营过程，规范、组织、平台的以及流程需要不断的进行迭代优化，数据质量、数据安全需要持续管控，通过业务的不断滋养逐步完善数据中台的数据治理能力。

文章来源：《企业科技与发展》 网址: http://www.qykjyfz.cn/zonghexinwen/2021/0611/2568.html