企业如果缺乏有效的数据治理策略，最直接的，将产生大量的“劣质”数据，这些数据的存在可能会带来更大的风险，更高的管理成本，更低的工作效率等等。甚至于，在数据分析如此盛行的当下，劣质数据将对企业决策产生消极的影响——错误的数据，得到错误的结果。
制定良好的数据治理计划，所带来的优势是非常显著的，主要有：
企业将获得更干净、质量更高的数据，为进一步的数据活动打好基础
标准化的数据资产管理方法、流程和策略，将有效提高数据运营效率
使数据更容易与业务建立紧密连系，推动数据资产的变现
提高数据安全性，保证合规性
总体来说，数据治理能够带来的好处就在于，更高效地帮助企业将数据价值转化成实际的业务价值。数据“井喷”仍在进行，机器学习、AI等这类十分依赖数据质量的技术持续火热，全球数字化转型浪潮也在全面推进，由此可见，数据治理未来将继续在组织的数字战略计划中占有重要地位。
那么，数据治理过程中哪些流程最为重要？
数据标准统一
制定数据标准，统一数据口径，确定权威数据，保证各业务部门和信息化系统获取到口径一致的数据，就像打开水龙头，里面流出的都是优质的水。
数据部门流动
所谓流水不腐，数据必须像水经过取水、制水、输水、用水流动起来、循环起来，在业务部门之间充分共享、在企业内外部双向交互才能更好地发挥数据价值，哪怕是企业里面闲置的、准备丢弃的数据，只要让它流动起来，流到其他部门或系统中，很可能就会产生新的价值。
注重数据质量
在大数据背景下，为了充分发挥出数据的价值，让数据有效共享，并在大数据分析和挖掘中得到很好的使用，对数据质量有了更高的要求。为提升数据质量，需要定期对数据进行质量检查，就像定期进行水质检测一样，发现质量问题，及时修正，并反馈给源头进行整改，形成数据质量质量检查提升的循环。
数据治理不是一蹴而就的，它是一个漫长而持续的过程，没有一拳顶破天的诀窍，也没有立竿见影的途径。目前国内已有部分数据治理平台可帮助企业实现数据治理。
▲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。
