数据治理是一套关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的持续改善管理机制。由企业数据治理部门发起并推行，通常包括了数据模型、数据架构组织、技术工具、政策及体系制定、数据质量、数据标准、作业流程、影响度分析、监督及考核等内容。

一、数据治理的概念定义
数据治理是一套关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的持续改善管理机制。由企业数据治理部门发起并推行，通常包括了数据模型、数据架构组织、技术工具、政策及体系制定、数据质量、数据标准、作业流程、影响度分析、监督及考核等内容。数据治理涉及的IT技术主题包括主数据管理、元数据管理、数据集成、数据质量、监控与报告等。
二、数据治理平台的价值
数据治理平台可以让大数据计算平台真正能够服务于业务，以帮助数据工作者低成本和高效地获取数据洞察，实现业务价值。
1、元数据服务
为上层数据开发与数据治理给予元数据服务。支持不同数据源的元数据发现与元数据归集，并构建数据目录和数据血缘服务。
2、数据集成
支持大型数仓、关系型数据库、非结构化数据、NoSQL数据库、消息队列等数据源之间的数据同步，包含实时数据同步、批量数据同步、整库数据迁移等。
3、调度系统
支持流处理、批处理与AI一体化数据任务编排，支持大规模、高并发、高稳定性的细粒度周期性任务调度，保障数据生产的时效性、稳定性。
4、数据开发
为各种技术/非技术人员给予高效极致的ETL/ELT研发体验。支持多种计算存储引擎，给予实时计算、批计算、交互式分析、以及机器学习等一体化数据开发服务。
5、数据服务
连接数据仓库与数据应用，给予快速将数据表生成数据API服务的能力，实现灵活可控的数据共享交换服务。
6、数据治理
给予数据质量控制、数据资产管理、监控告警、数据安全管理、成本优化、数据标准等服务，保障数据仓库能够规范、健康、合规和可持续

三、数据治理平台搭建
1、制定数据标准，优化流程
企业数据来源广泛，包括人力、金融、生产、供应链、销售等内部数据;经济、政策、科技、社会、市场、产业、竞争者等外部数据。如果不加以整理，混乱的数据不但不利于分析应用，而且会造成不必要的财产损失。所以企业应建立统一的数据标准、数据管理流程和系统，以规范数据生产与供应过程。
2、搭建平台
数据治理平台的内容主要包括数据标准管理、数据质量管理、数据安全管理、元数据管理、主数据管理等功能模块。企业需要考虑用户的不同需求，从而建立不同的模块，搭建高适用性的数据治理平台，提高数据质量、控制数据安全性，使数据发挥最大效益。
3、优化模型，确保数据安全
数据安全管理是从数据资产整理开始的。依据数据价值和数据特性，对企业的核心数据资产进行分类，利用数据治理工具将其模型化，确定敏感数据的位置、描述和处理方法，确保数据的合法合规地使用。将数据资产进行整理分类，可以明确敏感数据在系统内的分布情况，判断敏感数据是如何被访问的，以及确定当前账号和授权的状态。
四、数据治理平台商业案例
睿治数据治理平台融合数据标准数据质量、数据集成、元数据、主数据、实时计算存储、生命周期、数据资产、数据交换、数据安全10大产品，打通数据治理各个环节，全程可视化操作，同时给予各个产品模块任意组合，快速解决企业不同的数据治理场景。