数据治理是企业进行业务转型的必要步骤，也是企业在进行数字化建设过程中的一项重要工作。 但是，如何对数据进行科学合理的管理和利用？ 怎样保证数据在各业务系统中的标准化、规范化、一致性？ 这些问题，都是由数据治理来解决。

一、什么是数据治理？

数据治理是一项系统工程，它由三个部分组成： 第一步是创建一个完整的数据库； 第二步，将所有数据转换成可以访问的格式； 第三步，将数据整合到系统中并将其存储在云端。 数据治理的核心目标就是提高企业对数据质量的控制，并建立一套规则和标准以确保这些数据在业务中的标准化、规范化和一致性。 在这个过程中，我们要确定哪些因素需要优化、控制，以及如何对它们进行管理。 为了实现以上目标，一套全面、科学且具有前瞻性的数据治理体系非常重要。

二、市场现状如何？

国内市场上，数据治理公司数量从2013年的7家，增长到了2019年的36家；据统计，截止2020年上半年各公司营收总计为：4.4亿元/年（单位美元）。 其中，数据治理厂商的前三甲是： 北京中科软科技有限公司、深圳亿信数据科技有限公司、北京微策网络技术有限公司，三家公司2020年总营收为4.2亿元（单位美元），同比增长30%。 而在2018年-2020年间，仅有两家公司总营收超过2亿元（单位美元）；这也就意味着中国整体的数据治理市场规模在不断增长。 但根据数据显示：全球数据治理领域的市场规模在100亿美元左右（单位美元）；国内数据治理市场的规模则更小（不足10亿元），国内的整体用户还不到1%。 从以上可以看出：国内目前对数据治理产品需求很大，且市场发展空间巨大。 但是需要注意一点，这并不是一个成熟的行业，对于企业来说更适合一些比较大型、资金实力雄厚、有实力来做这个领域技术创新和产品研发能力的公司。

三、数据治理工具哪家强？

数据治理行业的公司主要分为两大类：一类是专门从事数据治理服务的公司，如光点科技、亿信华辰等，他们提供的是一整套数据治理解决方案；另一类则是专门从事数据资产管理和分析的公司，比如东方国信、启明星辰等。 从提供方案来看，这些数据治理企业的产品主要分为三大类： [2]提供一站式服务的系统集成商，如东软； [3]通过大数据技术和机器学习模型帮助企业进行数据分析和价值挖掘，如金蝶； [4]通过 AI技术，帮助企业更好地进行业务运营。 在上述三大类产品中，有一批专业从事数字资产管理与智能分析、大数据与人工智能等前沿技术相结合的企业。

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