在当前快速发展的数据治理市场中，监管政策如《数据安全法》和《个人信息保护法》相继出台，给企业在数据采集、数据安全和数据开放等方面带来了空前的挑战。这些政策的实施对于企业如何管理数据资产具有重要指导意义，企业需要构建完善的数据治理体系以确保数据的质量和安全，同时满足合规性的要求。
数据治理的定义： 数据治理是一个组织内部管理和使用数据的框架和实践的集合。它涉及数据的创建、存储、访问、共享、保护和销毁等多个方面，并主要目的是确保数据的质量、可用性、一致性、安全性和合规性。DAMA将数据治理定义为对数据资产管理行使权力和控制的活动集合，而阿里研究院则认为它是建立的数据存储、访问、验证、保护和使用之上的一系列程序、标准、角色和指标。神策数据进一步将数据治理广义描述为包含所有数据事项决策，狭义上则具体到数据采集、存储、质量、管理、应用等关键流程。
企业数据治理面临的痛点： 在数字化转型过程中，企业面临组织架构、数据采集与获取、数据管理等方面的六大痛点。具体包括:
这些痛點表明企业在实践数据治理中需克服诸多难题，以实现数据价值的最大化和企业运营的高效化。
神策数据的治理方案： 神策数据提出一个全面的数据治理方案，旨在帮助企业整合数据资产、发挥数据资产价值，并促进企业的数字化转型。这个方案主要包括以下五大关键点：
数据采集是数据治理的起点，它要求企业能够通过合法合规的工具，从各种来源和渠道收集和积累数据资产。
数据打通是实现数据整合的关键步骤，它要求企业构建统一的数据模型和架构，以确保不同来源的数据能够无缝对接和整合。
数据质量管理是确保数据可以被用来做出正确决策的重要环节，因此企业需要建立相应的评估体系和监控机制，以持续提升数据的质量。
有效的数据管理能够帮助企业理解数据的热度和老化情况，减少数据膨胀带来的资源和成本损耗。
数据安全是企业在数据治理中必须高度重视的问题，它要求企业能够通过技术和管理机制，控制数据的上报和传输，实现数据流量控制和脱敏处理。
神策数据的数据治理方案以助企业解决上述痛点，实现数据的高效利用，并赋能企业数字化转型。
