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。

在線免費試用 DEMO體驗視頻介紹

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

數據治理之道幫助企業完成數字化轉型

時間：2020-06-28來源：知乎瀏覽數：516次

所謂“無規矩不成方圓”，因歷史原因企業在發展過程中已經形成了系統林立的情況，匯集到數據平臺的數據都各具特色，缺乏標準、規范、治理的數據已經失去了使用的價值。為了規范數據處理過程，凸顯數據業務價值，需對數據平臺的數據進行綜合管理，構建標準化、流程化、自動化、一體化的數據治理體系，確保數據架構規劃合理、數據加工條理清晰、數據處理可管控、數據知識可傳承。有效的數據治理可以確保企業數據全面一致可信，從而全面釋放數據資產的價值。

在傳統數據平臺階段，數據治理的目標主要是做管控，為數據部門建立一個的治理工作環境，包括標準、質量等。而在數據中臺階段，用戶對數據的需求持續增長，用戶范圍從數據部門擴展到全企業，數據治理不能再只是面向數據部門了，需要成為面向全企業用戶的工作環境，需要以全企業用戶為中心，從給用戶提供服務的角度，管理好數據的同時為用戶提供自助獲得大數據的能力，幫助企業完成數字化轉型。

通過分析數據治理實際開展過程中出現的一些問題，我們總結出了數據治理的幾個關鍵要素：

1）數據治理需要體系建設：為發揮數據中臺價值需要滿足三個要素：合理的平臺架構、完善的治理服務、體系化的運營手段。

根據企業的規模、所屬行業、數據量等情況選擇合適的平臺架構；治理服務需要貫穿數據全生命周期，保證數據在采集、加工、共享、存儲、應用整個過程中的完整性、準確性、一致性和實效性；運營手段則應當包括規范的優化、組織的優化、平臺的優化以及流程的優化等等方面。

2）數據治理需要夯實基礎：數據治理需要循序漸進，但在數據中臺建設初期至少需要關注三個方面：數據規范、數據質量、數據安全。

規范化的模型管理是保障數據可以被治理的前提條件，高質量的數據是數據可用的前提條件，數據的安全管控是數據可以共享交換的前提條件。

3）數據治理需要IT賦能：數據治理不是一堆規范文檔的堆砌，而是需要將治理過程中所產生的的規范、流程、標準落地到IT平臺上，在數據生產過程中通過前向的方式進行數據治理，避免事后稽核帶來運維成本的增加。

4）數據治理需要聚焦數據：數據治理的本質是管理數據，因此需要加強元數據管理，補齊數據的相關屬性和信息，比如：元數據、質量、安全、業務邏輯、血緣等；應通過元數據驅動的方式管理數據生產。

5）數據治理需要建管一體化：數據中臺的數據模型血緣與任務調度的一致性是建管一體化的關鍵，有助于解決數據管理與數據生產口徑不一致的問題，避免出現兩張皮的低效管理模式。

（部分內容來源網絡，如有侵權請聯系刪除）

立即申請數據分析/數據治理產品免費試用我要試用

上一篇：當前企業的數據治理之困...

下一篇：數據治理的坑，你踩過多少？...