⑴ 面对数据治理的挑战及难点，如何找到最佳解决办法
一、建立数据治理计划时，您将遇到几个挑战：
· 数据治理是更大的 IT治理策略的一部分。 数据与IT部门需要相互配合才能成功。
· 进行任何类型的优化都很难，让员工关心数据治理更是难上加难。 需要激励和动力来让你的员工遵循新数据治理计划。
· 数据治理工作需要灵活地适应团队需求，并且对用户来说必须简单易用。 如果数据治理阻碍了政正常业务工作，则不会促进业务目标。
二、面对这些挑战，您应该如何实施数据治理方案？
以下是8点数据治理最佳实践方法，它们将帮助您进行数据治理。
1. 为您的数据设置格式标准， 并在后期处理和将数据提取到大数据平台中时使用技术来实施这些标准。您将要从许多不同的来源中提取数据，因此您应该对大数据系统中的数据进行规范化。
2. 非托管数据也是重要数据！ 文件，文件夹和共享中的数据是您最有价值的数据中的一部分，而且通常比托管数据具有更大的风险。确保您的数据治理策略涵盖非结构化数据。
3. 尽早制定 业务目标 以进行数据治理，并分配一名首席数据官（CDO）。使CDO负责管理和实现数据治理目标。
4. 把事情简单化！ 数据治理不是企业大多数人的主要工作。最大限度地减少对个人贡献者和团队的影响。
5. 为数据治理团队的成员建立不同的角色。 数据所有者是关键，因为它们与创建和管理的数据最接近。您可以分配数据管理人员与数据所有者合作，以进行指导并促进沟通。您的数据治理团队应具有跨职能并有权推动您的数据治理计划。
6. 对所有数据进行分类和标记。 为元数据建立标准，以促进您的业务目标并允许重复使用数据。
7. 用几种不同的方式衡量您的进度。 您可以收集的指标越多越好。数据治理的一些关键指标可能是您要保存多少陈旧数据，已分配数据所有者的文件夹数量以及所创建的敏感数据数量。
8. 尽可能自动化。 自动化工作流程，批准流程， 数据请求，权限请求以及您可以执行的其他所有操作，以使数据治理计划能够高效运转。
三、数据治理工具推荐--睿治数据治理工具
面对以上8点数据治理最佳实践方法，我为您推荐一款好用的数据治理工具配合实施数据治理方案，不仅可以保证您的数据治理项目按计划实施，也可以将每一个过程都以实时可视化的方式展示给您。以下为数据治理工具推荐：
睿治数据治理平台融合数据集成、数据交换、实时计算存储、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理十大产品模块，打通数据治理各个环节，十大产品模块可独立或任意组合使用，快速满足政府、企业各类不同的数据治理场景。
四、睿治数据治理工具实施案例
山东某能源集团大数据资产平台
建设内容：
建设集团 数据治理体系 ，从根本解决问题，掌握数据来龙去脉，发现数据质量原因从源头提升数据质量；实现数据赋能对人财物产供销环数据集市建设，全面实现业务人员自助取数分析；建设集团数据应用商店实现数字化运营，实现数据市场化管理，通过智能化、自动化减少运营成本，降低安全风险，提升工作效率，增加企业市场竞争力。
项目价值：
基于数据治理体系建立集团大数据资产平台，运用大数据技术实现数据采集、清洗、分析建模的设计，形成集团高质量数据资产，通过数据资产目录对全集团发布，并用业务元数据解释数据含义，便于业务人员定位自己所需数据，与此同时，业务人员可以对自己所需数据提出申请，审批通过后，可直接基于治理数据利用敏捷分析工具实现自助探索分析，真正实现数据赋能，保障日常生产经营管理。
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