点击图片查看原图数据治理内容
以企业财务管理为例，会计负责管理企业的金融资产，遵守相关制度和规定，同时接受审计员的监督；审计员负责监管金融资产的管理活动。数据治理扮演的角色与审计员类似，其作用就是确保企业的数据资产得到正确有效的管理。
由于切入视角和侧重点不同，业界给出的数据治理定义已经不下几十种，到目前为止还未形成一个统一标准的定义。
ITSS WG1认为数据治理包含以下几方面内容
（1）确保信息利益相关者的需要评估，以达成一致的企业目标，这些企业目标需要通过对信息资源的获取和管理实现；
（2）确保有效助力业务的决策机制和方向；
（3）确保绩效和合规进行监督。
数据治理多种异构数据源支持
具有多种异构数据源支持，一个脱敏规则可应用于不同的数据源，可对结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据进行脱敏处理。例如：可在excel、TXT、Oracle、Hadoop等数据源上直接引用。脱敏后的数据完全不落地分发，提供库到库、文件到库、库到文件、文件到文件等方式，无需在生产系统或本地安装任何客户端。
数据治理行业现状
目前各行业都在向数字化驱动做转型，中大型企业内部有海量的业务系统，同时系统内承载着海量的敏感数据信息。由于企业不断的拓展多种类新业务，导致新、老数据出现结构复杂、类型多样，难以管理的局面。正因如此，繁多复杂的数据中蕴藏着极具价值的敏感数据，而这样的局面对于敏感数据的保护也就极为艰难。各行业也认知到了这个问题，基本都已规划及实施建设了信息安全体系，能够的保障业务系统的安全，为何数据泄露事件依然频频发生呢？
数据治理脱敏后的数据依然具备高质量分析性
商业银行在内部办公、内外网数据共享、第三方数据交换、系统开发维护中，存在大量的数据交互，如果直接使用未脱敏的数据，极有可能造成数据泄露。为此，派客动力脱敏平台中的脱敏板块为其提供自定义脱敏规则的人性化服务，该银行可根据业务自身需求和数据类型定义不同的数据脱敏规则，建立完整的敏感数据脱敏策略来规避数据流通中的风险。
