毋庸置疑，數據已成為企業的重要資產，也是企業競爭力的重要武器。企業業務的成功，需要及時、完整和準確的數據提供支持。但經常能看到這樣的現象：企業中幾個部門的主管在匯報工作時，同一指標的數據不盡相同，甚至可能截然相反，到底哪個數據是正確的數據？無從確認。造成這種現象的原因很多，比如數據質量問題、統計口徑問題，等等。
如何確保能夠為重要業務提供及時、相關和可信的數據？
數據亂象解決之道：全面的數據治理
對于各種數據問題，企業機構需要有效的解決方案，這就涉及到數據治理的問題。數據治理涵蓋于企業的整個信息化建設過程，它涉及每個系統，包括所有業務核心系統、數據倉庫、ECIF、風險管理、合規支持等等，它需要一個統一的管理平臺進行管理，而這個平臺支持各種數據技術，包括元數據管理、數據標準管理，以及主數據管理平臺、數據質量管理平臺和數據服務平臺。無論是對數據進行集成、整合、交換、還是同步，它們都在數據治理這個范疇內。其中，一個比較“軟”的方面就是數據標準管理，是很重要的一個環節，根據這個標準，通過相應的數據技術，對所有數據實現到端對端的梳理和管理，這就是整個數據治理的過程。
什么是數據治理？
數據治理是一種體系，是一個關注于信息系統執行層面的體系，這一體系的目的是整合IT與業務部門的知識和意見，通過將流程、策略、標準和組織的有效組合，對企業的信息化建設進行全方位的監管，需要企業高層的授權和業務部門與IT部門的密切協作。
數據治理涵蓋了整個企業的信息化立場和建設，包括所有核心業務系統、運營數據儲存或數據倉庫、ECIF、風險控制以及很多其他的系統，需要技術和“軟內容”平臺提供支撐，包括主數據管理平臺、數據質量管理平臺、數據服務平臺，以及元數據管理和數據標準管理，最終實現所有數據的全方位監管，實現端到端的數據梳理和管理，確保數據的有效性、可訪問性、高質量、一致性、可審計和安全性，這是數據治理的目標所在。
實際上，很多企業都在涉及數據治理相關的項目，只是可能以其它項目的形式出現，比如數據集成、ETL、元數據等項目，這些都是數據治理的組成部分。在調查中發現，現在企業做數據治理，更多關注的是數據質量分析、評估和探查，其次是ETL和其它數據集成工具，以及數據模型。
數據治理項目包括四個關鍵要素：策略和流程、組織、標準和定義、技術。這四個方面缺一不可。
數據治理管理框架
數據治理管理框架
Informatica數據治理技術平臺
企業開展數據治理，在理順數據治理管理框架之后，技術和方案的選擇就至關重要了。數據治理的相關技術包括企業數據集成、元數據管理、數據質量、實時數據和非結構化數據采集。Informatica作為全球領先的企業數據集成提供商，提供了領先的數據集成平臺，通過這個平臺，支持所有數據類型的項目。
借助Informatica數據集成平臺，企業用戶能夠實現廣泛的數據連接，包括結構化、半結構化、非結構化的數據連接，這點非常重要，數據的廣泛連接性是數據治理的重要基礎。
Informatica 提供了統一的數據治理平臺，主要功能包括：
·數據發現和探查：找到隱藏的、對可信數據的治理造成風險的數據問題
· 主數據管理 (MDM)：利用 MDM 進行數據管理，以建立單個權威性的客戶、產品或任何其它數據域視圖
· 數據沿襲和主動數據質量監控：作為數據治理的一部分，保證在整個企業中可對數據問題進行跟蹤，同時保證長期滿足數據質量預期
借助 Informatica 支持各項數據治理方案的綜合平臺和服務，您的 IT 組織能夠優化企業數據的價值，從而最終實現企業數據價值的最大化。
