数据治理为何产生？
就我们所知道的而言企业高层必须制定一个基于价值的数据治理计划，来确保董事会和股东可以方便、安全、快速、可靠地利用数据进行决策支持和业务运行。
数据治理能够为企业带来什么？
数据治理对于确保数据的准确、适度分享和保护是至关重要的。有效的数据治理计划会通过改进决策、缩减成本、降低风险和提高安全合规等方式，将价值回馈于业务，并最终体现为增加收入和利润。
而在信息系统建设发展到一定阶段,企业所产生的数据资源将成为战略资产,而有效的数据治理才是数据资产形成的必要条件。
如何成功进行数据治理？
近年来虽然以规范的方式来管理数据资产的理念已经被广泛接受和认可，但是光有理念是不够的，还需要组织架构、原则、过程和规则，以确保数据管理的各项职能得到正确的履行。
我们首先以一个企业财务管理为例，我们知道会计负责管理企业的金融资产，并且需要遵守相关制度和规定，同时接受审计员的监督；而我们的审计员负责监管金融资产的管理活动。其实数据治理扮演的角色与审计员类似，其作用就是确保企业的数据资产得到正确有效的管理。
数据治理其实是一种体系，是一个关注于信息系统执行层面的体系，这一体系的目的是整合IT与业务部门的知识和意见，通过一个类似于监督委员会或项目小组的虚拟组织对企业的信息化建设进行全方位的监管，这一组织的基础是企业高层的授权和业务部门与IT部门的建设性合作。从范围来讲，数据治理涵盖了从前端事务处理系统、后端业务数据库到终端的数据分析，从源头到终端再回到源头形成一个闭环负反馈系统。从目的来讲，数据治理就是要对数据的获取、处理、使用进行监管，而监管的职能主要通过以下五个方面的执行力来保证——发现、监督、控制、沟通、整合。
数据治理工具
虽说“磨刀不误砍柴工”，但是一个公司过多地将时间投入到了关于一项工具的研发中去的话是极其不值得的，这不仅耗费了大量的人力物力，还将加重公司的IT人员的负担。其实国内外已经有了许多的数据治理工具了。所以选择一个适合自己公司的工具同样能够达到公司的数据质量要求，产生事半功倍的效果。
笔者在这里推荐一下亿信华辰的睿治数据治理平台，该平台内置了13中数据质量检查规则，可根据实际需求建立完善的质检方案，精准识别和定位数据质量问题，并可直接关联数据质量整改工作流，帮助企业提升数据质量。质量乃数据之根本，没有质量，数据便不可信，在此之上的数据分析、数据挖掘更是一纸空谈，甚至是大谬论。提升数据质量，建立起可信的企业级大数据势在必行。
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