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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。

數據治理的四個階段

時間:2021-03-06來源:知乎瀏覽數:1147

數據治理的定義是對數據資產管理行使權力和控制的活動集合。其最終目的是挖掘數據價值,推動業務發展,實現盈利。

我國最早意識到數據治理重要性的行業是金融行業,金融行業對數據的依賴性很強,而數據治理是數據平臺建設的主要限制因素。

數據治理平臺是以元數據為基礎,實現數據的產生、存儲、遷移、使用、歸檔、銷毀等環節的數據生命周期管理。實現數據從源到數據中心再到應用端的全過程管理,為用戶提供了準確便捷的企業資產信息。數據治理平臺也包括數據標準數據質量

數據治理分為四個階段
第一階段,梳理企業信息,構建企業的數據資產庫。首先要清楚企業的數據模型、數據關系,對企業資產形成業務視圖、技術視圖等針對不同用戶視角的展示。

第二階段,建立管理流程,落地數據標準,提升數據質量。從企業角度梳理質量問題,緊抓標準落地。

第三階段,直接為用戶提供價值。本階段依賴于前兩個階段的建設,為用戶提供方便的獲取數據的途徑。

第四階段,為企業提供數據價值。通過多種手段對多種來源的數據進行分析,形成企業知識圖譜,體現數據的深層價值。

通過這4個階段的建設,建立起全企業的數據質量管控平臺,以用戶為中心,由用戶使用數據并通過用戶的使用優化數據質量,既達到了數據治理的目標,也最大限度的發揮了數據的價值。
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