數據治理與數據中台： 共舞於企業數據生態的未來
一、數據治理的角色定位
數據治理旨在確保企業內的數據資產維持高品質、一致性、安全性和合規性。它涉及元數據管理、數據品質管理、數據安全管理、數據標準管理等核心需求。數據治理的目標是在組織層面建立統一的數據標準和政策，以確保數據在整個生命週期內得到有效管理和合理利用，並能落實在日常營運之中。
數據治理本身即為含有技術成分的管理議題，因此必須在組織規範面、作業流程面，及技術執行層面都進行相關之優化調整。就組織面來說，需要依照組織特性安排相關數據治理單位之權責，包括資料使用者、資料管理員、資料擁有者、資料保管者等，讓各單位依據職責來監督數據流動，確保數據使用的合法性，同時處理數據品質問題，確保內外部的數據流通是可信的。
作業流程面而言，則分為資料品質管理流程、資料治理流程，及元資料處理流程， 資料治理的合作單位較多，為了要能使各單位協作順利，除了導入作業規範外，更需引入專業系統平台，以提升作業效率、 避免作業疏失。
技術執行層，建置系統平台更是數據治理 能否「落地」的關鍵。缺乏系統輔助時：
1.元資料常無法集中儲存維護並疏於更新。
2.數據血緣無法真實記錄數據轉換邏輯，下游資料出問題時很難查找問題根源。
3. 資料品質沒有持續系統化之檢核紀錄，造成應用價值無法判斷。
4. 資料治理相關同仁無共通平台進行協同作業，讓數據治理流於空談
二、數據中台的角色定位
與數據治理不同，數據中台更注重內部統一的資料庫或資料湖倉、中介平台的建設，通過整合、存儲和管理數據，構建高度標準化和可擴展性的數據基礎設施。數據中台的目標是打破數據孤島，實現數據的共享與再利用，提升企業內部數據的價值。 在數據中台體系中，包含資料湖、數據倉儲、數據平台等概念，其核心是消融數據各自為政之業務疆界，形成統一集中的數據資源庫，以服務形式提供資料，因此需要能供給現今系統所常需之 API 服務，也需要能協助企業內部的業務部門和數據科學家，能更輕鬆地獲取所需數據，進行深度分析和挖掘。
三、數據治理與數據中台的互補關係
儘管數據治理和數據中台在角色定位上存在差異，但實際上它們是相輔相成的，並且進入高度治理及資料應用需求更高之場景時，兩者進行整合之需求更益發凸顯。 數據治理提供了一個框架，確保數據的品質、安全和合規，為數據的合理運用打下基礎。而數據中台則作為資料服務平台， 促進數據的集成和流通，在數據治理的基礎之上提供品質佳、彈性即時的資料服務。
舉例來說，在數據治理中，數據品質管理是一個重要面向。數據治理通過建立數據品質標準和監控機制，確保數據的正確性和可信度。而數據中台提供了數據整合的技術手段，將來自不同業務單元的數據整合在一起，有助於消除重複數據、矛盾數據，提高整體數據品質。
此外，數據治理還涉及到數據的隱私和合規管理。在這一方面，數據治理可以制定相應的政策和流程，確保數據的使用是符合法規要求的。而數據中台則可以通過權限控制、數據加密等技術手段，實現對敏感數據的保護，確保數據在整個生命週期中都處於受控的狀態。
四、未來整合的趨勢
未來，數據治理和數據中台將更加緊密地結合，共同構建更為完善的數據生態。以下是未來整合的趨勢：
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數據治理智能化：
數據治理將更依賴人工智慧和機器學習技術，實現自動化的數據品質管理、風險預測等功能。
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數據中台的擴展：
數據中台的範疇將不僅僅局限於企業內部，還可能擴展到跨企業的數據共享平台，跨更多不同業務領域時，則更需要數據治理機制的支援。
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數據治理在數據中台中的嵌入：
數據治理的概念和流程將更加緊密嵌入到數據中台的建設中，尤其是在元數據管理及資料品質管理這兩方面，以實現更全面的數據管理。
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全方位的數據價值發掘：
數據治理和數據中台的協同作用將有助於企業全方位、深度挖掘數據的價值，提高企業競爭力。
五、叡揚資訊提供全方位之數據整合治理方案
累積多年資料整合及管理經驗，叡揚資訊為企業規劃整體數據中台暨治理之解決方案，近期最為受重視之工具即為數據虛擬化平台及治理平台。數據中台區塊，虛擬化平台能做為跨多個不同數據源的橋樑， 將關鍵的決策數據匯集到一個虛擬位置以推動分析。
數據虛擬化提供了一個現代數據層，使用者能夠以突破性的速度和成本效益存取、 組合、轉換和交付資料集。數據虛擬化技術幫助使用者縮減實體倉儲儲存及提取 / 轉換 / 加載 (ETL) 的時間、空間及人力成本，快速存取整個企業中的數據，包括傳統資料庫、大數據以及雲和物聯網系統中的資料。
治理面來說，叡揚資訊也已協助多家大型企業運用 GSS Data Management Platform(資料治理與運用平台)，提供資料管理生命週期各階段對應所需之管理功能，包括元數據管理、資料品質管理、使用者資料自助擷取、資料安全、資料使用相關稽核紀錄等，將資料治理及運用之需求統一實現。此平台同時也整合 Rocket/ ASG 數據管理智能平台（Rocket Data Intelligence Platform），該平台主要的功能包含了元數據盤點及解析功能、數據血緣分析展示、數據血緣快照等，專注於元數據收集、分析、彙整，提供數據血緣圖表達數據之間的關聯性，並可透過 Web 瀏覽器畫面呈現數據品質、版本差異及商業用語等相關功能，協助企業更能掌握資料，助益分析發展。
Rocket/ASG 數據管理智能平台的數據血緣功能，可以自動化或手工縫合方式，建立數據、數據庫與 SQL 語言間之血緣關係，數據血緣模組能協助將系統裡眾多程式相互呼叫之關係，以及與資料庫表之關聯性建立完整相依圖，幫助使用者進行資料流轉換追溯及變更衝擊分析工作。另外，也可透過瀏覽器追溯從報表到系統資料來源間相關轉換邏輯及對應關係， 讓使用者能從單一視覺化介面，了解相關資訊，有利使用者快速掌握系統的實作內容。
總結 數據治理和數據中台
數據治理和數據中台作為數據管理的兩大支柱，在協同作用下有望建立更加強大、 智能化的數據生態。企業在這個過程中， 除了理解它們各自的角色定位和互補關係外，還需要謹慎選擇相應的數據治理及數據中台工具，從而實現更高效、安全、智能的數據管理和應用。隨著未來的發展， 數據治理與數據中台的整合將為企業帶來更廣闊的發展空間，助力數據驅動時代的優化和創新。