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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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IDC蟬聯數據治理解決方案市場第一

數據治理的體系和架構

時間：2025-03-14來源：互聯網瀏覽數：174次

數據治理始于數據源的整合，隨后對數據進行清洗與精煉，并在數據存儲、計算及服務于應用的過程中持續提供管理支持，這一流程對于推動企業實現數據的有效服務與應用至關重要。從數據的生命周期視角審視，數據經歷著從產生到廢棄的完整過程，而數據治理正是通過運用適當的工具和方法論，在這一周期的各個階段對數據進行規范與界定。此舉在企業內部構建了一個高效的數據循環體系，確保了數據能夠釋放出更大的潛能與價值。

以華為為例，華為業務的數據清洗到治理的過程大致如下，首先華為組建了一支專業的數據治理團隊，該團隊負責策劃與制定數據治理的戰略，監督數據治理執行的進程。其次，華為構建了一套全面的數據安全管理制度和技術防護體系，確保企業的數據安全可控。此外，為提升數據質量與可用性，華為還制定了統一的數據標準與規范，對數據實施了系統的清洗與整合。最終，通過搭建數據共享平臺，促進了公司內部各部門間的數據流通與合作，增強業務運作的效率。

圖表1 華為公司數據治理架構示意圖圖片

圖表2 數據治理在數據應用流程中的位置圖片

數據治理的目標是為了將企業日常經營管理過程中的數據轉變為可知、可用、可管，為企業的業務發展奠定基礎。數據治理能夠解決數據不一致的問題，確立統一的數據標準，進而提升組織內部的數據質量，并促進數據的廣泛共享，最終將數據轉化為企業的寶貴資產，支持其運營、管理及決策過程。當前，企業普遍將數據治理的目標設定為確保數據的可理解性、可用性和可管理性，以充分釋放數據資產的價值。但是，數據治理的具體對象和范圍會根據企業的實際需求而有所不同。面對持續變化的外部環境與業務要求，企業在數據治理的不同階段會設定各自針對性的目標。

圖表3 數據治理的大致流程圖片

盡管不同行業對數據治理的定義存在細微差別，但數據治理的架構基礎組件卻大同小異，主要包括數據標準管理、數據集成、元數據管理、主數據管理、數據資產管理、數據質量控制、數據模型設計、數據服務以及數據安全管理等核心模塊。企業在構建數據治理體系與架構時，會根據自身所處的行業特征、經營屬性及信息化水平的不同而有所側重。因此，在實際操作中，企業一方面可以借鑒業界的先進框架和成功案例，另一方面也必須緊密結合自身的實際需求和未來發展策略，量身打造一套符合自身特色的數據治理架構.

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