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。
在传统数据平台阶段，数据治理的目标主要是做管控，为数据部门建立一个的治理工作环境，包括标准、质量等。而在数据中台阶段，用户对数据的需求持续增长，用户范围从数据部门扩展到全企业，数据治理不能再只是面向数据部门了，需要成为面向全企业用户的工作环境，需要以全企业用户为中心，从给用户提供服务的角度，管理好数据的同时为用户提供自助获得大数据的能力，帮助企业完成数字化转型。
通过分析数据治理实际开展过程中出现的一些问题，我们总结出了数据治理的几个关键要素：
1）数据治理需要体系建设：为发挥数据中台价值需要满足三个要素：合理的平台架构、完善的治理服务、体系化的运营手段。
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；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；运营手段则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。
2）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。
规范化的模型管理是保障数据可以被治理的前提条件，高质量的数据是数据可用的前提条件，数据的安全管控是数据可以共享交换的前提条件。
3）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。
4）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：元数据、质量、安全、业务逻辑、血缘等；应通过元数据驱动的方式管理数据生产。
5）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。
数据治理软件：工欲善其事，必先利其器
目前业界流行的数据治理软件，一般也称为数据资产管理产品、数据治理产品，主要包括的功能组件有元数据管理工具、数据标准管理工具、数据模型管理工具、数据质量管理工具、主数据管理工具、数据安全管理工具等。这里必须推荐亿信华辰一站式数据治理管理平台-睿治，打通数据治理各个环节。
企业利用亿信华辰数据治理平台主要解决企业不同来源数据集成过程中遇到的问题，能够提供统一的元数据集成、数据标准管理、数据模型设计、数据质量稽核、数据资产目录、数据分析服务等能力。
数据治理的流程需要找准一个短期工作目标，但并不一定意味这个场景问题的解决就应停止数据治理，启动数据治理项目就应该认为他是一个无法停下来的火车，只有一路向前，才能引导企业的业务持续不断的优化和达到内部各部门协同工作的最优状态，最终形成各部门对公司或者职能部门的业务目标的一致性理解，让后形成各自子工作目标的确认并有效执行。这一过程也是构建数据驱动企业决策、业务经营数字化的典型过程
数据治理还是一个强服务型的工作，需要有明确的服务能力保障，不仅从实时交付，而是陪伴用户一直走下去的意识和能力。
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