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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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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

數據中臺與數據治理方案

時間：2022-02-24來源：白英瀏覽數：231次

? ? ? ?當前大多傳統企業的數據中臺建設還處于初級階段，但隨著移動互聯網的發展、線上線下融合，數據服務的形式、場景開發增多，業務維度更加復雜，數據中臺建設面臨更多挑戰，主要表現如下：數據缺乏標準與規范，難以有效集成與使用 數據中臺需要集成內外部、各系統的數據，只有建立一致的數據規范，通過統一的模型容器，才能實現數據有效整合，避免數據誤入“形合神離”的窘境。數據可信度偏低，導致數據不可用、不敢用 數據中臺的數據來源為內外部的系統，其數據完整性、時效性、真實性都有待評估和度量，只有在數據中臺建立完整的數據質量評估、問題發現、整改的機制與流程，避免數據“垃圾進，垃圾出”，才能不斷提升數據中臺的數據質量，使數據使用人員逐漸增強對數據中臺所導出和展現數據的信任。數據沒有業務視角的展現方式，業務人員不會用 隨著企業級數據應用的深入，風險、運營、營銷等崗位的業務人員，需要更多的運用數據分析技術，因此了解和掌握數據情況變得尤為重要。而傳統的開發人員所用的數據模型或者數據字典，作為一種描述數據的方式和語言，缺乏與業務場景的結合，偏重于技術角度，比較難于理解和應用。數據不可溯源，跟蹤數據處理過程困難 數據中臺為了能實現數據整合與高效應用，以及指標計算的復雜性，往往會進行多層的數據處理。而且數據處理的邏輯往往只是在程序或者文檔描述中，存在結構化差、描述不全、不及時、不準確等情況。但數據中臺所支持的應用越來越多，采集的數據也越來越多，加工過程會越來越復雜。因此對于數據來源路徑分析、數據問題跟蹤分析方面，工作量大且極為困難。