根據《哈佛商業評論》中描述的，使用有缺陷的數據完成一個工作單元的成本要高出 10 倍。尋找合適的數據治理平臺一直是一大難題。通過選擇和利用具有嵌入式質量控制的智能和工作流驅動的自助數據治理平臺，您可以實施可擴展的信任系統。讓我們探索一些方法來為您的團隊找到合適的數據治理平臺。
選擇可以實時管理數據的數據治理平臺
主動的數據治理方法使您可以在數據真正進入您的核心系統之前檢查和衡量該質量水平。跨內部、云、Web 和移動應用程序訪問和監控這些數據是一項艱巨的任務。在所有這些系統中擴展這種監控的唯一方法是通過數據集成。這就是為什么您需要能夠實時管理數據的數據治理平臺。
當然，通過在數據集成過程中插入控制規則來避免錯誤數據的傳播是關鍵。使用正確的數據治理平臺和集成數據，需要安排監測人員來實時監測整體數據完整性。
另一方面，您會發現簡單且強大的應用程序可能過于孤立，無法注入全面的數據治理流程。即使他們通過簡單的UI成功地專注于業務人員，他們也會錯過重要的部分——協作數據管理。而這正是挑戰所在。成功不僅取決于數據治理平臺和功能本身，還取決于它們打通數據的能力。因此，您需要一個基于平臺的解決方案來共享、操作和傳輸數據。
數據治理平臺選型的三大方向
您最終將面臨多個用例，其中一個人或團隊無法成功管理您的數據。為了克服這些情況，您需要一個云中數據治理平臺的統一平臺。與業務用戶合作并在數據生命周期中賦予他們權力，將使您和您的團隊克服傳統的數據治理障礙，例如清理、協調、匹配或解決您的數據問題。接下來的三個功能對于成功實現的數據治理至關重要：
·?數據剖析：衡量整個企業以各種形式存儲的數據的特征和狀況的過程。數據剖析通常被認為是獲得對團隊數據的控制權的重要第一步。此步驟的關鍵是深入了解數據，包括單個數據源和特定記錄。憑借對數據的深入了解，統計數據剖析得以執行，并應用自定義規則和對不符合團隊標準的數據進行修改。
·?數據管理：管理從策劃到退役的數據生命周期全過程。數據管理是定義和維護數據模型、記錄數據、清理數據以及定義其規則和策略的過程。它支持實施定義明確的數據治理流程，涵蓋多項活動，包括監控、協調、優化、重復數據刪除、清理和聚合，以幫助向應用程序和最終用戶提供高質量的數據。
·?數據準備：數據準備是清理、標準化、轉換或豐富數據的過程。數據驅動型團隊依賴于數據準備平臺，這些平臺過去由數據專家完成任務，現在由最了解數據的運營人員完成。數據治理平臺需要具有類似Excel的UI和智能指導的工作流驅動，需要功能直觀且、易于使用。
有了基于云的數據治理平臺，整個團隊都會更加高效。高質量數據將讓更多數據易于使用，同時降低不良數據治理處理的成本，包括使用不正確的數據做出錯誤的決策。億信華辰數據治理平臺包括組合數據集成、數據治理管理等，使業務和 IT 能夠協同工作，在云中、本地或混合中創建可信數據源。
了解更多關于數據治理平臺的知識：http://m.122re.com/data-governance.html
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