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

面對如今的數據挑戰企業如何有效地進行數據治理

時間：2019-08-29來源：知乎瀏覽數：933次

數據治理是對數據資產管理行使權力和控制的活動集合，數據治理是識別、管理和解決幾種不同類型數據相關問題的手段，包括數據質量問題、數據命名和定義沖突、數據安全等問題。

現在的企業，不論大小，都在數據面前面臨著同樣的挑戰。企業越大，需要和產生的數據也就越多，數據越多，意味著就越需要定制適合自己企業的有效的、正式的數據質量策略，其實成功的實現數據治理對于企業來說是一個巨大的挑戰。與此同時，企業也會造成以下問題：

企業的數據缺少統一標準：數據的多樣化數據沒有一定的標準，對表的冥冥隨意，定義混亂。
表的變更使分析變得困難：表的結構或者數據變更、系統改造，對應造成的影響有時候無法評估，導致分析的時候，難度加大。
數據價值低：數據表的模型的數據大、種類多，無效表過多，沒有最大化的實現價值。
數據安全無保障：數據的權限劃分的不清楚，敏感數據得不到實時監控，賬號權限無法得到追蹤。
管理體系不完善：出了問題之后才查漏補缺，數據管理部門和生產部門相互推卸責任。

那么企業要成功的實現數據治理，一般是要經歷以下的三個步驟：
1、建立統一的數據標準
2、提高數據質量
3、數據資產管理

這就需要一個合適的數據治理工具，比如說睿智就是一個很好的平臺，它是億信華辰自主研發的由多個產品組成的數據生命全周期管理應用平臺，是國內功能最全的數據治理平臺，具有助力數據標準落地，提升數據質量的重要作用。

睿治數據治理平臺的功能覆蓋了元數據管理、數據集成管理、數據標準管理、數據質量管理、主數據管理、數據安全管理、數據交換服務、數據資產服務、數據生命周期管理等九大模塊，這九大模塊的數據可以獨立使用，也可以任意組合使用，可以滿足企業的各類補貼數據治理場景。

數據標準：對分散在各系統中的數據提供統一的數據命名、定義等，并且通過標準評估確保數據的規范性、統一性，提升開發和數據管理的一貫性。
數據質量：有效識別各類數據質量問題，建立數據監管，提供問題明細查詢和質量改進建議。
生命周期：管理數據的自動歸檔和銷毀，全面無透明的監控數據。
數據安全：提供數據加密、脫敏、模糊化處理、賬號監控等安全措施。確定數據在使用過程中的安全措施。

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