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睿治

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。

數據治理的思路

時間：2022-01-22來源：互聯網瀏覽數：1846次

數據治理是互聯網公司中，普遍遇到的痛點，不論是作為業務支持的“數據倉庫”部門，還是承擔輔助角色的“數據分析”部門，天天被人追著問：“我們有什么數據？這數據對嗎？為什么還沒跑出來？你到底能不能做？”

當矛盾對噴到“忍無可忍”時，數據治理工程便提上了“臺面”，因為開發沒了服務對象等于丟了飯碗，而業務脫離數據在互聯網時代又等同于“裸奔”，雙方打的難解難分。

但其實數據治理是一項比較大的工程，在實際工作中，我們需要縮小范圍，“把好鋼用在刀刃上”。因此，個人傾向于如下的概念，即：數據治理 = 數據質量治理 + 數據資產治理。所謂的治理，是站在數據從生產到最終消費的全鏈路視角上，利用平臺技術提升所帶來的紅利，以從研發視角出發所推動的運營工作為錨點，讓數據的治理變得“可持續”，并且提升研發同學的“幸福感”。

因此，我們有三種解決問題的思路：
第一種是從全局角度出發，由部門制定相應的規范、標準、執行策略，在日常的研發工作中，將治理的任務放在最高的位置上。這樣做雖然會最有成效，但落地成本也會非常大，成果的產出周期也很長。

第二種是現有問題出發，即發現局部的問題，就解決這些問題，有明確的執行方法和結果數據來衡量。

第三種是面向危機改動，當團隊業務線非常分散、同時需求壓力有很大時，往往難以推動一些內部治理工作的開展，這時候只能遇到問題、再解決問題，用危機來反推工作的落實。
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