数据治理项目易失败？企业数据治理的解决思路在这里
据Gartner 的一项调查显示，我国超过90%的数据治理项目都失败了。大家的感受也是如此：数据治理的项目不好落地，数据治理项目实施起来从理论到实践有一条巨大的鸿沟很难跨越。
失败的原因各种各样，总结起来大概有4类：
第一类：被动式的数据治理。数据治理只关注业务流程，并不关注实际数据的质量，头疼医头脚疼医脚的被动地为治理而治理。
第二类：局部式的数据治理。数据治理当成一个项目、一个工程，是一个一次性的活动，做完即结束，没有做到持续改进和运营。
第三类：孤立式的数据治理。企业有很多数据管理的规范、标准，但落地效果比较差。业务部门做了大量数据的应用，但没有和信息部门进行有效沟通，数据质量堪忧。
第四类：工具式的数据治理。单纯采用数据治理工具和技术，而忽视了整个企业的数据组织文化。目前中国很多企业并未具备数据治理文化，大家对于数据应用还没有从思想上做好准备，导致数据治理的失败率较高。
针对数据治理的核心矛盾，总结起来可以通过“场景化、工程化、智能化”来解决。
第一个是过去几年业内习惯把数据治理拔到特别高的高度，强调全域数据治理、全行业全口径数据治理。如今是数据爆炸时代，把每个比特的数据做管理做应用，目前来看是投资回报比较差的一项工作。比较务实的做法是把数据治理放在场景化里，结合各行业特征来进行行业实践，比如金融、制造和政务行业有非常多的个性化。
第二个是现在的数据治理实施过程当中，目前普遍的现象是人工化，靠大量现场的人工服务和个性化的咨询来完成。未来，各行各业只有形成近乎80%的工作流水化，才能大范围进行推广。有数据显示，全国从事数据管理行业的从业人员不到10万人，实际行业需求是超过100万人。面对这样的局面，光靠数据人才的手工劳动将无以为继。只有用技术换人、用科技换人，将数据治理工程化和标准化提升实施效率才能把这个突出矛盾解决掉。
第三个是目前整个数据治理运作过程中，涌现出很多的优秀产品和工具，但是同质化非常严重。通过自动化的方式，把人力从简单低级重复的工作当中释放出来，去真正解决实际问题，这是将在未来1-2年内数据治理市场看到的行业趋势。
有了思路以后，该如何将理念与实际业务结合，推动企业数据治理的实践落地️呢？
依托上万个数据项目的成功经验，亿信华辰将数据治理的核心理念及思路融入到解决方案中，为客户提供“咨询+产品+实施”三位一体的数据治理服务方案，贯穿企业数据治理工作从规划到落地的全过程。
亿信华辰基于DCMM数据管理能力成熟度评估模型，帮助客户建立起符合自身特征的数据架构和数据治理体系，包括数据标准管理、元数据管理、数据质量管理、资产服务管理、数据安全管理、数据生命周期管理，赋能业务应用场景，助力企业构建扎实的数据根基，实现数字化经营。
方案内容主要包括数据治理顶层设计、数据治理体系建设、数据服务和数据洞察3个方面，形成由统筹和规划-构建和运行-运营和评估-改进和优化组成的治理闭环。
在整个解决方案中，咨询规划和实施服务都依托于数据治理平台展开，所以选好数据治理产品至关重要，亿信华辰睿治数据治理平台了解下！
睿治数据治理平台是由多个产品组成的一整套解决方案，是一款面向实施人员的、智能的、敏捷的数据全生命周期管理应用平台。平台以元数据为基础，所有模块并非串连，而是每个模块都可以单独或与其他模块组合使用，并支持在本地或云上使用。
平台化，产品模块高度融合
睿治数据治理平台覆盖10大数据治理领域，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。平台内部功能模块也实现了功能的高度融合，包括：
1.业务系统元数据已经规范建设，建立标准时可直接通过从元数据拾取进行映射后成为标准。
2.数据标准已经制定并通过，可根据标准自动生成数据质量检查规则和根据标准创建模型主题表。
3.数据需要进行共享交换又需要检查已经交换数据的质量时，可以通过调用数据质量的质检方案检查数据的质量，并制定相应的绩效考核评分进行质量考核。
4.基于元数据的落地映射、质量规则、数据归档和数据销毁，都可以在元数据中查看相对应的匹配规则。
智能化，减少实施成本
1.智能推荐映射数据标准，减少落地映射人工匹配的同时可以检查元数据映射的质量，通过智能推荐在当前的基础上进行补充和完善。
2.数据标准智能批量映射，通过优化映射算法，可根据元数据代码和元数据名称进行完全匹配和模糊匹配，使元数据落标的工作更加智能便捷，减少了大量人工冗余的操作，同时可以准确快速地检查元数据的落标情况。
3.数据质量智能修复，可以对空值、值域、规范（身份证、日期、全半角）这些规则进行修复，设置对应的修复策略后由系统自动进行修复，减少业务人员对于简单工作的重复执行以及降低人工修复的错误率，提高问题数据修复效率。
4.数据安全智能扫描，根据敏感数据标签可以对数据资产进行智能扫描识别敏感数据，对敏感数据自动进行标记，以及对数据资产设置敏感数据标签和敏感级别，方便进行批量加密和脱敏，极大简化用户的操作。
可视化，操作门槛低
睿治为管理人员、技术人员、业务人员等不同角色提供实现数据从创建到消亡全生命周期的可视化，也实现全角色的可视化。能够可视化的展示数据治理过程和成果；同时可视化的操作界面，用户操作门槛低，对用户比较友好。
睿治数据治理平台自发布以来，已经应用于政务、金融、制造、能源、教育、医疗 等多个行业，支撑诸多企业的数据治理工作及中台建设，为企业的数字化转型提供赋能，获得明显成效。
欢迎了解更多数据治理案例：
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