什么是数据治理

数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。数据治理是一种数据管理概念，涉及使组织能够确保在数据的整个生命周期中存在高数据质量的能力。一个数据管家是确保数据治理流程遵循，指导执行，并建议改进数据治理流程的作用。

我喜欢把数据赋能和数字化转型放在一起讲，因为数字化转型的目标之一就是数据赋能。众所周知，我们从93年开始逐步发展信息化，从为了解决业务上0和1问题，为了解决无纸化办公，到现在的大数据时代，近30年的时间总结起来，数据领域一共就三件事：解决数据孤岛问题、隐私数据保护以及提供数据服务。翻译过来就是数据治理、数据安全治理以及数据赋能。

派客动力数据治理方面实力

确保业务对象完整性：基于完整的业务对象进行脱敏操作，确保不破坏数据的二义性以及业务关联性。内置多种脱敏算法：系统内包含函数、初级、算法模式，用户可根据实际业务场景需求，对敏感数据通过自定义算法生成规则从而使敏感数据转换为虚构数据。同时支持抽取式、本库脱敏：系统支持抽取式脱敏和本库脱敏两种方式，是业内一款同时支持抽取式不落地脱敏以及就地脱敏两种模式的脱敏系统。任务监控：用户可通过监控监测所有计划开展的任务进度、包括测试数据抽取、子集抽取和发现、脱敏任务等。

数据治理行业现状

目前各行业都在向数字化驱动做转型，中大型企业内部有海量的业务系统，同时系统内承载着海量的敏感数据信息。由于企业不断的拓展多种类新业务，导致新、老数据出现结构复杂、类型多样，难以管理的局面。正因如此，繁多复杂的数据中蕴藏着极具价值的敏感数据，而这样的局面对于敏感数据的保护也就极为艰难。各行业也认知到了这个问题，基本都已规划及实施建设了信息安全体系，能够的保障业务系统的安全，为何数据泄露事件依然频频发生呢？