沃卡惠在數字化轉型的道路上，數據治理不僅是一項關鍵任務，更是一個持續性的挑戰。尤其是在大型企業中，由于業務復雜、歷史數據繁多，數據治理的難度更是呈幾何級數增長。但無論困難有多大，提高數據的可用性、降低數據的“混亂度”、挖掘數據的價值，始終是數據治理不變的目標。
大型企業面臨的數據治理困境是顯而易見的。業務規模的不斷擴大、歷史數據的不斷積累，都使得數據治理成為一項艱巨的任務。而數據治理的成效又往往難以在短期內顯現，這導致許多企業在數據治理上投入了大量資源，卻看不到明顯的回報。因此，如何有效地進行數據治理，成為許多企業急需解決的問題。
要解決這個問題，首先需要從數據的源頭進行管控。無論是系統自動產生的數據、人為手工錄入的數據，還是通過系統運算生成的數據，都需要在數據產生和錄入的環節就進行嚴格的管控。只有這樣，才能確保數據的準確性和一致性，降低后續數據治理的難度。
除了源頭管控外，提升數據治理技術也是非常重要的。傳統的事后檢查方式雖然在一定程度上能夠發現問題數據，但效率較低且容易漏檢。因此，企業需要借助先進的技術手段，如數據質量驗證模型、機器學習模型、RPA機器人等，來提高數據治理的效率和準確性。
其中，數據質量驗證模型是數據治理中的核心技術之一。通過構建一定的驗證模型，可以自動發現數據質量缺陷，生成待處理的問題數據任務工單。這樣不僅可以大大提高數據治理的效率，還可以確保數據的完整性和準確性。
而機器學習模型和RPA機器人的應用，則可以進一步提升數據治理的智能化水平。機器學習模型可以通過對歷史數據的學習和分析，自動發現數據中的異常和錯誤;RPA機器人則可以自動執行跨系統、跨表單的數據比對和驗證任務，降低人工操作的工作量。
數據治理是數字化轉型中的核心挑戰之一。要有效地進行數據治理，企業需要從源頭管控數據、提升數據治理技術兩方面入手。只有這樣，才能確保數據的準確性和一致性，提高數據的可用性，從而為企業的數字化轉型提供有力的支撐。
