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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。

做好數據治理才能建設大數據平臺

時間：2018-11-28來源：數據治理瀏覽數：948次

一、隨處可見的數據問題


大數據不是憑空而來，1981年第一個數據倉庫誕生，到現在已經有了近40年的歷史，而國內企業數據平臺的建設大概從90年代末就開始了，從第一代架構出現到現在已經經歷了近20年的時間。


在這20年的時間里，國內數據平臺實施者可以說是受盡折磨，數據項目一直不受待見，是出了名的臟活累活。


可以說，忽視數據治理給數據平臺建設帶來了不少問題。隨處可見的數據不統一，難以提升的數據質量，難以完成的數據模型梳理等源源不斷的基礎性數據問題，限制了數據平臺發展，導致數據應用不能在商業上快速展示效果。

二、大數據時代下需要新一代的數據治理能力


數據不可知


用戶不知道大數據平臺中有哪些數據，也不知道這些數據和業務的關系是什么，雖然意識到了大數據的重要性，但平臺中有沒有能解決自己所面臨業務問題的關鍵數據？該到哪里尋找這些數據？


數據不可控


數據不可控是從傳統數據平臺開始就一直存在的問題，在大數據時代表現得更為明顯。沒有統一的數據標準導致數據難以集成和統一，沒有質量控制導致海量數據因質量過低而難以被利用，沒有能有效管理整個大數據平臺的管理流程。


數據不可取


用戶即使知道自己業務所需要的是哪些數據，也不能便捷自助地拿到數據，相反，獲取數據需要很長的開發過程，導致業務分析的需求難以被快速滿足，而在大數據時代，業務追求的是針對某個業務問題的快速分析，這樣漫長的需求響應時間是難以滿足業務需求的。


數據不可聯


大數據時代，企業擁有著海量數據，但企業數據知識之間的關聯還比較弱，沒有把數據和知識體系關聯起來，企業員工難以做到數據與知識之間的快速轉換，不能對數據進行自助的的探索和挖掘，數據的深層價值難以體現。

通過分析以上四類問題，我們發現傳統數據平臺面臨的問題，在大數據時代不僅沒有消失，還不斷涌現出新的問題，傳統的數據治理需要提升能力，來解決大數據平臺建設過程中的這些問題。






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