数据治理必要性

企业高层必须制定一个基于价值的数据治理计划，确保董事会和股东可以方便、安全、快速、可靠地利用数据进行决策支持和业务运行。

数据治理对于确保数据的准确、适度分享和保护是至关重要的。有效的数据治理计划会通过改进决策、缩减成本、降低风险和提高安全合规等方式，将价值回馈于业务，并终体现为增加收入和利润。

国际上此方面的研究协会比较多，但截止2014年底中国只有ITSS WG1国际化小组展开了正式研究，并向ISO正式提交和发布了数据治理的研究白皮书。

应对型数据治理缺点

批量集成和应对型数据治理方法引入的时间延迟可能导致业务部门继续操作重复、不完整且不的主数据。因此，这会降低多领域 MDM 方案实现在正确的时间向正确的人员提供正确数据这一预期业务目标的能力。在期望被设定为数据将变得干净、且及时之后，批量集成引入的时间延迟让人感到沮丧。应对型数据治理（下游数据管理员小组负责整理、去重复、纠正和完成关键主数据）可能导致让人认为“数据治理官僚化”。

数据治理怎么做

当真正理清了这些关于信息化现状认知，企业通常都会决定开展数据治理和数据安全治理工作。至于这两项工作怎么做，通常有两种思路：要么循序渐进地从数据资产化的角度做治理，要么以需求为导向，从数仓、中台等数据服务的角度做。这就好比一条河被污染了，老百姓要喝水，是从源头治理水质，还是在下游建个污水处理厂，每天喝多少就治理多少？中国足球要进世界杯，是从娃娃抓起搞青训，还是规划老外雇佣军？选择哪种思路，高层认知很关键，所以IT、数据、业务、安全、法务等各部门提供的信息一定要准确，但实际情况要糟的多（因为基层员工的认知不够和人员变动等不确定因素都会造成高层的信息缺失）。

派客动力数据治理支持多版本自定义的要求

· 支持用户自定义分类分级体系，且属性可扩展

· 多套分类分级体系共存，满足不同的合规要求便捷灵活的实施

· 支持字段的模糊查询及批量设置，不必担心管理一个数据库几十万字段的庞大工作量

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