怎么实现一个数据治理的项目？数据治理的要点及其需要注意的事项

数据治理项目的实现需要的核心要素之一是明确一个需要解决的业务场景问题，如果没有找到明确的业务痛点场景和期望得到的目标，不建议启动数据治理项目。

往往大家看到数据前后不一致、标准不合规、来源影响不清晰等问题就觉得数据治理必须启动，但不能忽略发现这问题的具体业务场景真正需要的是什么。

数据治理的具体工作是从定义问题开始，通过对内部业务、对技术、对组织架构、对数据的重新梳理，形成对资源（人、资源、环境等）的尽可能的充分认知，细分明确数据从业务、从组织、从IT、从上下游输入输出等不同视角的一致性理解，根据企业和职能部门的实际情况基于充分利旧的原则，进行技术架构的总规划，合理定义最终目标、实施路径、安全和隐私保障、过程考核结果评估等，并充分利用技术工具辅助数据治理过程的快速实施和见效落地。

数据治理的要点我理解他是一个长期循环往复的工作机制，没有明确的终点，随企业业务的开展应持续进行数据治理工作，并不断完善优化过程、方法和目标。

数据治理的流程需要找准一个短期工作目标，但并不一定意味这个场景问题的解决就应停止数据治理，启动数据治理项目就应该认为他是一个无法停下来的火车，只有一路向前，才能引导企业的业务持续不断的优化和达到内部各部门协同工作的最优状态，最终形成各部门对公司或者职能部门的业务目标的一致性理解，让后形成各自子工作目标的确认并有效执行。这一过程也是构建数据驱动企业决策、业务经营数字化的典型过程

数据治理还是一个强服务型的工作，需要有明确的服务能力保障，不仅从实时交付，而是陪伴用户一直走下去的意识和能力。

依托睿治数据治理平台，亿信华辰提供一整套数据治理解决方案，可以解决各类复杂场景下的数据治理问题。睿治有着以下三个优势：

平台化

睿治数据治理平台是目前国内功能最全的数据治理产品，完全覆盖了数据治理9大领域。并且采用微服务架构，既可以和企业已建系统高度融合，也可以随着未来信息化发展，而无限延展。

智能化

数据治理是一个非常耗时耗力的工作，在睿治产品中，加入了非常多的智能元素和功能，力求大大缩短数据管理周期、减少成本浪费。

可视化

睿治实现了数据从创建到消亡全生命周期的可视化，也实现了全角色的可视化，包括领导、技术管理、业务管理、都能通过平台清晰的了解数据治理的过程和结果，从而保证数据治理的落地，产生积极的推动作用。