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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5大要素

時間：2021-08-13來源：頭條瀏覽數：3741次

通過分析數據治理實際開展過程中出現的一些問題，我們總結出了數據治理的幾個關鍵要素：

1、數據治理需要體系建設：為發揮數據中臺價值需要滿足三個要素：合理的平臺架構、完善的治理服務、體系化的運營手段。

根據企業的規模、所屬行業、數據量等情況選擇合適的平臺架構；治理服務需要貫穿數據全生命周期，保證數據在采集、加工、共享、存儲、應用整個過程中的完整性、準確性、一致性和實效性；運營手段則應當包括規范的優化、組織的優化、平臺的優化以及流程的優化等等方面。

2、數據治理需要夯實基礎：數據治理需要循序漸進，但在數據中臺建設初期至少需要關注三個方面：數據規范、數據質量、數據安全。

規范化的模型管理是保障數據可以被治理的前提條件，高質量的數據是數據可用的前提條件，數據的安全管控是數據可以共享交換的前提條件。

3、數據治理需要IT賦能：數據治理不是一堆規范文檔的堆砌，而是需要將治理過程中所產生的的規范、流程、標準落地到IT平臺上，在數據生產過程中通過前向的方式進行數據治理，避免事后稽核帶來運維成本的增加。

4、數據治理需要聚焦數據：數據治理的本質是管理數據，因此需要加強元數據管理，補齊數據的相關屬性和信息，比如：元數據、質量、安全、業務邏輯、血緣等；應通過元數據驅動的方式管理數據生產。

5、數據治理需要建管一體化：數據中臺的數據模型血緣與任務調度的一致性是建管一體化的關鍵，有助于解決數據管理與數據生產口徑不一致的問題，避免出現兩張皮的低效管理模式。
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