数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。其实在我看来，数据可以分为两个部分，一是数字，二是文字。数字是没有意义的抽象符号，数据是有意义的数字。文字表意，数字表量，当两者结合起来，数据就产生了。
在我们的生活和工作当中，数据无处不在。对企业来讲，有很多数据是无关企业重大利益的数据，是没有治理的必要的。数据治理的对象必须是重要的数据资源，是关乎企业重大商业利益的数据资源，这样的数据资源可以称其为“数据资产”。正如北大教授王汉生先生所说：“数据治理不是对“数据”的治理，而是对“数据资产”的治理，是对数据资产所有相关方利益的协调与规范。”
我们需要分开来理解这句话：
①什么是数据资产？
②数据资产的相关利益方是谁？
③协调与规范什么？
先说一说什么是数据资产。我们说不是所有数据都是数据资产，那到底什么才是数据资产呢？
《企业会计准则-基本准则》第20条规定：“资产是指企业过去的交易或者事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。” 如果照猫画虎修改一下，不难获得一个关于数据资产的定义：“数据资产是指企业过去的交易或者事项形成的，由企业拥有或者控制的，预期会给企业带来经济利益的数据资源。”由此可见，数据要成为数据资产，至少要满足3个核心必要条件：
①数据资产应该是企业的交易或者事项形成的；
②企业拥有或者控制；
③预期会给企业带来经济利益。
数据资产的利益相关方是谁？
根据数据资产的定义，数据资产的利益相关方，包括：
①数据的生产者，即通过业务交易或事项产生数据的人或组织。
②数据的拥有或控制者，生产数据的人不一定是拥有数据，就像我们天天上网的各种数据都不归我们自己所有，而是落在了各个互联网公司的数据库中。
③数据价值和经济利益的收益者。数据治理就是对数据生产者、拥有或控制者，数据价值获益者的规范和协调。
都什么是需要协调和规范？
首先是数据的标准化，定义统一的数据标准，“写中国字、说普通话”让数据资产的相关利益方在同一个“频道”沟通。数据的标准化包含几个层面：①数据模型标准化。②核心数据实体的标准化（主数据的标准化）。③关键指标的标准化。
其次是数据的确权。数据一旦成为资产，就一定有拥有方，或者实际控制人，可以把他们统称产权人。与实物不同的是，实物的产权是比较明确的，数据则比较复杂。产品在生产制造过程中，并没有与消费者交易之前，制造商拥有完全产权。产品生产出来后，消费者通过购买支付相应的货币，便拥有了产品的产权。而数据的生产过程就不一样了，我们的各种上网行为每天都会产生大量的数据，例如：网上购物、浏览网页、使用地图、评论/评价……。这些数据到底归谁所有？控制权该如何治理？这是摆在面前的一个难题！我们看到近几年一些不良商家，利用我们的上网数据，导致安全隐私泄密的事件也层出不穷。希望随着技术和商业的进步，尽快能够找到解决方案！
第三是流程的优化。数据治理的两个目标：一个是提质量，一个是控安全。互联网数据的确权目前已经是一个世界级难题，做好企业业务流程的优化可能会对隐私保护起到一定的作用。通过业务流程优化，规范数据从产生、处理、使用到销毁的整个生命周期，使得数据在各阶段、各流程环节安全可控，合规使用。另外，通过一定的流程优化，通过对相关流程进行监管，按照数据的质量规则进行数据校验，符合“垃圾进、垃圾出”的数据采集、处理、存储原则，提升数据治理，赋能业务应用。
数据治理的本质是盘点数据资产、提升数据质量，实施数据全生命周期的管理。工欲善其事，必先利其器。一套好的数据治理工具，能让企业的数据治理工作事半功倍。
根据不同的项目特点，会用到不同的技术或工具，一般来说，数据治理产品或工具主要包含元数据管理、数据质量管理、数据标准管理这3个组件，还会有主数据管理、数据安全管理、数据生命周期管理等。
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，多是单个产品。而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管理平台-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、数据生命周期、数据安全9大产品组成，可谓是功能最齐全的数据治理工具。
睿治数据治理平台
事实上，在一个大型的数据治理项目中，不是一项技术或工具就能搞定的，需要根据企业的需求采用不同产品和工具的组合。睿治数据治理平台9大产品模块，每个产品模块都可以灵活组合使用，也可以分开单独来使用，完美的满足了不同数据治理的场景。
睿治数据治理平台架构图
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