如果你曾经处理过大量数据，你可能听说过数据治理。数据治理是处理数据的策略，即如何存储、访问、验证、保护和使用数据，任何企业治理数据都被管理和业务目标所驱动。企业常见的数据问题主要包括：数据不一致、数据重复、数据不准确、数据不完整、数据关系混乱、数据不及时等等。

这些问题变得越来越重要，因为企业依靠收集、存储和分析大量数据来实现业务目标。数据泄露会导致法律纠纷，让消费者对公司的核心业务失去信心。但要实现数据驱动管理、数据驱动业务的目标，没有高质量数据得支撑是做不到的。数据治理的核心目标是帮助企业整合数据资产，充分发挥数据资产的价值，赋能企业形成数字化业务闭环，实现企业数字化转型。企业数据治理方案如下：

1、数据集成：构建数据仓库。

数据的来源决定了数据治理策略的基础。通过网络爬虫、本地数据、结构化数据、物联网设备、人工输入等方式实时收集客户需要的数据。并为企业搭建一个独立的数据库。消除客户数据获取不充分、不及时的问题，目的是收集和存储客户在生产经营中需要的数据。

2、数据管理：建立数据湖。

数据治理应该有一个统一的数据收集框架，并支持多种数据收集方法。数据治理策略必须解决存储问题，存储方案在很大程度上取决于数据集的大小。对数据库中的数据进行提取、清洗和转换后，将分散、杂乱、不统一的数据进行整合，通过对分析数据库中的数据进行建模来提高查询性能，从而创建数据的可视化图标，使用户更直观地获取数据值。

3、数据应用：数据产品化。

数据湖中的数据将根据客户的行业背景、需求、用户体验等角度进行真正的应用，生成有价值的应用服务于客户，实现数据资本化运营。

4、数据管护：确保数据安全。

数据治理必须制定访问控制策略，以在需求和安全性之间找到平衡。数据治理必须制定安全方案，包括访问协议、静态数据和传输中数据的加密等。企业数据治理方案需要构建一套完整的数据质量监控体系，包括质量规则引擎、数据质量异常监控报警、异常数据在线修复。

未来，随着应用领域的拓展、技术的提升、数据共享开放机制的完善以及产业生态的成熟，引导性应用将是发展的重点。恩核的数据治理方案将大数据、AI等技术与数据治理方法论相融合，涵盖数据标准管理、数据质量管理、元数据管理、主数据管理、数据模型管理、数据服务管理、数据标签管理、数据安全管理等模块，有效帮助提升数据质量，构建高价值数据资产。