智能數據治理平臺

睿治作為國內功能最全的數據治理產品之一，入選IDC企業數據治理實施部署指南。同時，在IDC發布的《中國數據治理市場份額》報告中，連續四年蟬聯數據治理解決方案市場份額第一。

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睿治智能數據治理平臺

IDC蟬聯數據治理解決方案市場第一

數據治理是數據驅動業務的關鍵

時間：2019-06-14來源：中培課堂瀏覽數：1128次

如果數據不能夠給企業帶來價值，那么收集再多的數據也毫無意義，但如果企業需要在數據中做出創新和創造價值，哪數據治理就顯得非常關鍵。

什么是數據治理？
數據治理是一種數據管理概念，涉及使組織能夠確保在數據的整個生命周期中存在高數據質量的能力。簡單說數據治理是管理企業數據資產的流程和策略。數據治理的主要目標是確定哪些數據和信息是重要的，建立管理它的流程，以及衡量實現業務目標的工作效率。

隨著大數據使用和數據量的急劇增加，公司擁有越來越龐大的數據，另外由于分析技術的采用使得數據分析變得越來越流行，這便產生了很多數據驅動的公司。

為什么需要考慮數據治理？
未來的發展趨勢是智能化和數據化，它們都有一個共同的特征就是：需要龐大的數據來支撐智能化的一切活動，包括：數據收集，數據清洗，數據分析，數據決策，數據預測等等

那么數據治理需要有效地使用可信賴的數據，需要確保數據的質量為決策者提供相應決策輔助和制定KPI。

數據治理是數據驅動業務的關鍵，它可以提供分析依據及輔助決策，確保企業行為的一致性，并能夠有效解決問題，讓企業節省更多的資金。

最后，數據治理并不復雜，這里有幾點相關建議，可以參考，但如果有數據治理方面的需求還是需要咨詢相關專家，采取適合企業的解決方案。

數據治理

1.完善數據功能框架，用資產化的視角來管理企業的數據，只有把數據作為資產來認識和管理，大數據項目才能達成預期，也能夠治理好。

2.運用數據模型，合適、合理、合規的數據模型，能夠有效提高數據的合理分布和使用。

3.將數據標準、元數據、主數據統一起來，形成數據管理平臺并進行可視化管理和監控。

4.規范數據管理，制定管理標準能夠保障業務流暢減少操作失誤和冗余，同時保障數據安全。

數據管理中普遍存在的問題
1.業務系統缺少統一標準
數據多樣化缺少數據標準，對表字段的命名隨意性強，定義混亂。
2.數據質量差
數據統計不準確，許多預期需求無法實現，造成決策失誤。
3.變更對應的影響分析困難
表結構變更、系統改造時，對應造成的影響難以甚至無法評估。
4.業務系統間資產共享差
DB、數據模型、應用程序、數據標準、數據質量等信息分散。
5.數據安全無保障
數據權限劃分不清，敏感數據得不到監控，賬號權限無法追蹤。
6.管理體系不完善、落實差
出了問題再補漏，數據管理部門和生產部門相互推脫責任。
7.數據價值低
數據表和模型繁多，無效表過多，價值未最大釋放。
而億信數據治理管理平臺 — 睿治
從元數據、主數據、數據標準、數據質量再到數據處理、數據資產、數據交換和數據安全，為企業提供全面的解決方案，打通數據治理全流程。