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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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有效數據治理的幾個原則

時間：2019-10-21來源：知乎瀏覽數：1847次

有效數據治理的幾個原則

一個好的數據中心將利用自己現有的技術和設備，向用戶提供服務，盡量減少操作和維護成本，并最大限度地提高利潤。如果你經常擔心數據的準確性，并將大部分時間用于處理數據，而不是思考和分析業務，那么你就需要很好地管理數據。

有效數據治理的6大原則

一、為什么要進行數據治理
不知道你是否有這樣的感受，看到數據后，一臉懵逼，不知道各個表和字段代表什么意思，再看看別的同事寫的SQL，一條SQL語句有幾百行，各種表關聯，然后問了其中一個同事，他說“別提了，數據都不準，我快被數據折磨死了！”，此時你是不是“想死”！欲哭無淚……

究其背后的原因，是因為負責的人只是問題使然，哪有問題哪里去補，沒有整體的統籌規劃，一步錯，步步錯，數據最后是越來越重，查詢越來越復雜，數據準確性還沒有人敢打保票，同時修復的難度也大大增加。

二、如何進行數據治理
如果要想將數據治理好的話，需要遵循以下六大原則、合理制定數據中間表模型以及埋點采集到應用全流程的把控。
1.六大原則
原則1：關鍵概念多方共識
關鍵概念若涉及多方，比如成交客戶的定義，要確保公司內部和客戶相關的所有業務人員理解一致。

原則2：某個類型的值經常發生變動，則需要冗余一個通用字段冗余值
處理過數據的同學都知道，某個指標的實現可能和其它幾個關鍵指標相關，那么該指標的異常排查就需要逐個檢查是哪個相關指標出問題了，查找到原因可能2，3天的時間就沒了，但如果事先開發人員冗余了一個通用字段代表該類消費指標，那么后續不管業務人員上線多少個消費類型的任務，都不會對原來的指標產生影響。

原則3：每個實體都有唯一、不變的ID，最好沒有實際意義
一是為了實體的唯一性，二是為了表關聯或更新時不受業務的影響。

原則4：涉及協作的數據，發現問題要從修改源頭做起，保證下一次拿到正確的數據
協作的數據可以說是一個串聯的過程，源頭的數據會逐層影響下層的數據，不要為了一時方便，只修改目前發現問題的地方，要從修改源頭做起，方便他人即方便自己。

原則5：編寫操作清單，操作前請三思
數據間存在關聯，把數據間的關聯關系陳列清楚、注意事項標注清楚，操作前一一核對，小數據量驗證無錯后，大數據量執行。

原則6：系統工程的方法管理數據，盡可能使用系統，監控數據錯誤并及時修復。
將使用數據的相關方都畫在一張系統循環圖中，觀察數據錯誤產生于系統哪個環節，如何影響后續各個環節，避免惡性循環的產生。

完整的數據治理體系

億信華辰自主研發的睿治包含元數據、數據標準、數據質量、數據集成、主數據、數據資產、數據交換、數據生命周期、數據安全等高度融合的9大核心模塊，各模塊可獨立或者組合使用，打通數據治理各環節，實現了數據治理場景的全覆蓋。