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

企業數據治理所面臨的挑戰

時間：2019-10-31來源：知乎瀏覽數：761次

每年隨著數據量的增長，大數據平臺需要投資擴容，但大量的存量應用依賴的數據也在同步增長，因此也需要擴容，當然這份冗余的數據會越來越大。

因此，所以能實施一次數據治理，往往是數據的問題已經在公司層面顯性化的暴露出來，在降本增效這個大背景下，很多公司是有數據治理的驅動力的，畢竟節省的是真金白銀。

現實中，我們大量的數據治理活動都是小組級、部門級的，跟數據產品，數據變現，智慧運營這些工作相比，重要程度實際是偏低的。

由于在數據生產的過程中并未做到足夠重視，數據質量與可靠性則很難得到保證，這也是數據治理在現在得以被重視的重要原因。在業務 IT 化的過程中，企業通過第三方廠商、自研等方式構建多種數據系統，采用多種系統中的數據化治理，是實現數據效能、數據驅動業務的關鍵步驟。

早期，企業用信息技術去構建業務流，而現在，我們試圖用信息技術，特別是互聯網行業中的一些大數據處理以及分布式處理技術構建數據流，但在構建過程中，過多強調技術本身而忽視了對數據的治理。

數據治理是整體性問題，并非僅是技術問題，市面上數不勝數的商業組件可以解決如何對數據進行存儲、查詢等問題，但是在實際的業務情況下對于數據治理這樣一個系統性工程，目前卻并無現成的產品或技術可以直接解決。

構建數據流的過程，很大意義上是為了解決分布在 IT 系統里各個不同子系統之間的數據孤島問題，用一條完整的數據流將不同子系統之間的數據孤島打通，同時應用于不同的應用場景，這個打通的過程，就是某種意義上的數據治理。這也反映了我之前尤為推崇的一個觀點——構建數據倉庫本身就是一個數據治理的過程。

另外，對于數據的本質，我一直推崇如下兩個定義，第一“信息是用來消除不確定性的”，第二“大數據的本質，就是用信息來消除不確定性”。同樣，對于數據驅動在業務決策和產品智能兩大方面的應用，也都將建立在數據治理的基礎上才有意義。

睿治數據治理平臺是億信華辰完全自主研發的、開創性的、一站式綜合數據治理整體解決方案。睿治是全國唯一實現了數據治理場景全覆蓋的突破性產品，九大核心模塊：元數據、數據標準、數據質量、主數據、數據資產、數據安全、數據交換、數據處理、數據生命周期等，以創新的方式保證了企業的業務數據在采集、匯總、轉換、存儲、應用整個過程中的完整性、準確性、一致性和時效性，全面為客戶量身打造符合自身特征的數據治理體系。

睿治始終站在國內頂尖梯隊，廣泛應用了MQ、分布式計算、zookeeper等最新技術。同時引領國內行業發展趨勢：

1、數據質量自動探查，內置常規數理統計算法支持綁定機器學習算法；

2、數據關系智能構建，基于存儲過程、sql、數據庫定義，自動理解數據之間的關系；

3、資產目錄主動感知，活化更新等先進技術，確保成為當之無愧的領頭羊。?

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