近年来，数字经济领跑作用不断显现，数据价值和数据保护成为重要课题。数据治理作为组织管理和利用数据的重要方法，已成为数据驱动型组织的紧迫战略举措。然而受困于被动式、局部式、孤立式和工具式的治理路径，我国超过90%的数据治理项目都以失败告终。
在此背景下，亿信华辰作为数据治理领域领航者，为解决政企在数据治理实施过程中遇到的短期VS长期、局部VS全局、效率VS质量等核心矛盾，提出数据治理“三化”理念:场景化、工程化与智能化。其中，场景化是数据治理行业痛点的对症处方，工程化是数据治理流水线和标准化，智能化是数据治理自动化和去低端人工化。
场景化:数据治理行业痛点的对症处方
亿信华辰总结近年来实施的众多中大型企业案例，提炼出数据战略的三大方向。第一个方向是数据变现，即通过各类数据的运作治理管理形成数据资产，并让数据资产进入市场进行流通。第二个方向是提升企业内部运营效率，如提升生产环节的效率、降低库存、提升周转率等。第三个是提升决策水平，增强决策的科学性。数据治理只有瞄准这三大方向，才能脱离具体的技术性障碍，更加贴近企业实际情况。
亿信华辰从这三大方向出发，不断深化数据治理需求，提供面向数据要素化的治理场景、面向运营的治理场景、面向决策的治理场景的数据治理解决方案，全方位解决客户大数据采、存、管、用、服等各环节问题。
工程化:数据治理流水线和标准化
目前存在一个普遍现象，即数据治理的工程项目和项目之间、客户跟客户之间，相互借鉴性和复制性比较差。
亿信华辰提出，在相同目标下，应将数据治理实施过程流水线化；同时要优化数据治理过程，从组织、文化层面解决数据孤岛问题；另外，数据管理应提供开放的工作标准和接口，进行协同化治理。
亿信华辰数据治理产品睿治作为国内功能最全的数据治理产品之一，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，各产品模块可独立或任意组合使用，打通数据治理各个环节，便于构建多元参与、侧重协调的生态式、协同化数据治理体系。基于睿治全面的功能模块，亿信华辰致力于在各个行业领域贡献出行业标准化的实施过程，以最优的标准化路径，帮助政企迭代搭建高效、完整的数据治理流水线。
智能化:数据治理自动化和去低端人工化
智能化技术是提升数据治理效率和成功率的武器。人工智能对于提升数据治理的智能化水平具有关键作用，因此也成为数据治理发展的重要趋势。未来，通过人工智能技术降低数据治理的门槛将成为数据治理发展的重要方向。
亿信华辰总结过去一两年的实践，在数据治理中有四个具体的点，可以比较好地应用人工智能相关技术来解决。
第一个是智规。目前数据标准建设都是通过业务专家梳理相关的数据标准和数据规则来落标。通过智规，可以利用机器学习的方法把相关的基本常识性的、通识性的规则梳理出来，进行智能推荐业务规则。
第二个是智检。数据治理的核心任务是提升数据质量，提升数据质量的过程当中需要建立大量质量规则，质量规则也是很大程度依赖于人工，采取比较繁琐的方法来实现。通过智能检查的方法，用AI人工智能的方法把常规的质量规则识别出来，使得这个工作不那么弱智化。
第三个是智盘。数据在使用消费之前，需进行数据处理和数据资产的评估，这一块工作可以用系统自动完成，比如一键智能数据分级分类，智能化可以做到极大程度地辅助人工。
第四个是提供给客户的最终界面——智问。目前数据资产和数据最后展现结果，普遍用BI报表或酷炫的大屏。未来应有更加贴近于人的实际生活界面，让业务人员不用学习复杂的东西，就可以看到数据成果，比如可以采用人机对话的方式，智能化展示数据治理成果。目前在实践过程当中还有诸多困难，但应该是未来智能化的方向。
亿信华辰成立于2006年，是中国领先的智能数据产品与服务提供商。目前，其数据治理相关产品及服务已广泛运用于政府、央企、金融、制造、能源等多个行业，服务客户超过12000家。未来，亿信华辰将持续聚焦数据领域产品技术研发，依托体系化的数据治理产品、日益完善的方法论和最佳实践，为政企客户提供数字化转型“路线图”，助力数据要素价值释放，共建数据智能时代新生态。
