當前，企業變革已經成爲企業適應劇烈變化的市場環境、實現長期發展的必經之路。然而，過去爲組織帶來工作效率提升的煙囪式的孤島式的業務系統已經成爲組織變革重組的阻力，這也是從數據層面打通各個組織單元、實現業務單元快速重組的最根本的需求來源。
數據時代，任何一家企業的數據都非常重要，企業的方方面面都需要相應的數據支持，通過對相關數據的收集、分析、處理、預判，企業可以對業務狀況、管理工作等方面有精準的瞭解和掌握，從而做出合理的決策。如果沒有數據管理的能力，那麼這家企業也就在慢慢走向死亡。
數據治理真的很重要？
智能是基於數據的，而數據又是基於大量人工與工程努力的，所以人工智能還有相當一部分「人工」。數據收集需要人工確定數據源，或者手動寫爬蟲；數據處理則需要觀察數據，並手動寫整個清洗過程；數據標註則要根據具體業務，看看怎樣給數據打標籤纔好。
這些過程都會耗費大量精力，有時候如果處理路徑不明確，甚至會導致重複或冗餘的人力工作。因此事先確定一個具體的處理流程，明確數據該怎樣治理、算力該怎樣分配、模型又該如何部署，那麼整個開發過程能減少很多人力成本與工程負擔。
數據治理有以下三個好處：
1、數據治理節省資金。簡單來說，企業進行數據治理後可以減少數據庫中的錯誤，爲企業提供可靠的數據資源，從而可以爲企業節省寶貴的時間，提高企業的工作效率，企業不需要再花時間去糾正數據。
2、錯誤的數據會給企業帶來風險，而數據治理可以減少這些風險。如果企業數據庫中存在錯誤的數據，那麼企業就無法通過這些數據做出正確的判斷，從而可能出現一些風險。
3、良好的數據治理爲企業提供了清晰、標準的數據。有效的數據治理一般清晰、準確，可以提供企業數據的質量。
如果我們想降低數據治理的成本，最優地調配數據、模型及算力，那麼就需要一個成熟數據治理平臺。
數據治理平臺融合元數據、數據標準、數據質量、數據集成、主數據、數據資產、數據交換、生命週期、數據安全9大產品，每個模塊功能可互相調用，全程可視化操作，打通數據治理各個環節，同時提供各個產品模塊任意組合，快速解決企業不同的數據治理場景。
元數據：採集彙總企業系統數據屬性的信息，幫助各行各業用戶獲得更好的數據洞察力，通過元數據之間的關係和影響挖掘隱藏在資源中的價值。
數據標準：對分散在各系統中的數據提供一套統一的數據命名、數據定義、數據類型、賦值規則等的定義基準，並通過標準評估確保數據在複雜數據環境中維持企業數據模型的一致性、規範性，從源頭確保數據的正確性及質量，並可以提升開發和數據管理的一貫性和效率性。
數據質量：有效識別各類數據質量問題，建立數據監管，形成數據質量管理體系，監控並揭示數據質量問題，提供問題明細查詢和質量改進建議，全面提升數據的完整性、準確性、及時性，一致性以及合法性，降低數據管理成本，減少因數據不可靠導致的決策偏差和損失。
數據集成：可對數據進行清洗、轉換、整合、模型管理等處理工作。既可以用於問題數據的修正，也可以用於爲數據應用提供可靠的數據模型。
主數據：幫助企業創建並維護內部共享數據的單一視圖，從而提高數據質量，統一商業實體定義，簡化改進商業流程並提高業務的響應速度。
數據資產：彙集企業所有能夠產生價值的數據資源，爲用戶提供資產視圖，快速瞭解企業資產，發現不良資產，爲管理員提供決策依據，提升數據資產的價值。
數據交換：用於實現不同機構不同系統之間進行數據或者文件的傳輸和共享，提高信息資源的利用率，保證了分佈在異構系統之間的信息的互聯互通，完成數據的收集、集中、處理、分發、加載、傳輸，構造統一的數據及文件的傳輸交換。
生命週期：管理數據生老病死，建立數據自動歸檔和銷燬，全面監控展現數據的生命過程。
數據安全：提供數據加密、脫敏、模糊化處理、賬號監控等各種數據安全策略，確保數據在使用過程中有恰當的認證、授權、訪問和審計等措施。
對於企業來說，數據的有效管理可以幫助提前提供工作的效率，節省人工成本，並且良好的數據治理可以使企業的數據更加清晰、標準、準確，可以讓企業通過數據做出準確的規劃。