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1、在大数据时代，数据治理是所有的拥有大量数据的公司的巨大的挑战。没有数据，企业缺乏用于做决策的数据的支持。可是有了越来越多的数据，很多情况下却增加了管理数据的成本，真正地让数据产生价值，却发现如何管理这些散碎在不同地方的数据，将数据有效的组织起来成了一个令人头疼的难题。数据不能够被使用，就是成本，而不是资产。正是因为这个原因，数据治理和数据管理对于企业变得越来越重要。企业数据治理是一套持续改善的管理机制，通常包括组织架构、政策制度、技术工具、数据标准、作业流程、监督及考核等多个方面，涉及的IT 技术主题众多，包括数据体系、管理体系、平台建设、数据管控等多个方面。大数据治理与管控平台大数据治理解决
2、方案以协助企业实现业务目标作为数据管理和服务的核心驱动力，基于覆盖数据全生命周期的数据治理平台，九大模块，灵活组装，实现快速发现并解决数据问题，并通过一系列措施规范数据，减少数据问题发生，整合企业共享数据，提高数据使用安全性，全面提升数据的应用价值。大数据治理方案立足于各行业数据共性，提供通用的标准化工具和服务，实现优化数据架构，提升数据仓库、信息化管理系统建设，支撑更高层面的数据应用，支持管理能力的提高、精细化和决策的科学性。元数据管理平台当前各行业信息化水平正在全面提升，业务系统庞大且复杂，数据的业务逻辑越来越难以梳理，系统内也出现大量的无用数据和资源，基于这类现象，构建元数据管理平台可有
3、效解决以上问题。平台通过元数据管理工具自动采集元数据信息，协助梳理业务系统，通过元数据分析，了解数据之间的影响、血缘分析，帮助用户了解数据关系和脉络。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 1 页，共 4 页 - - - - - - - - - 元数据管理平台可更加快速汇集分散在各系统的元数据信息，降低梳理业务系统人工成本，帮助用户挖掘隐藏的数据关系网络，对数据影响范围进行全方位管控，协助客户快速了解业务相关内容。数据标准管理平台随着信息化建设的不断深入，企业和机构内部系统逐
4、渐变得多而乱，各系统间往往存在数据不一致的问题，如基础数据标准不统一、业务指标口径不一致等，这很多是由于缺乏数据标准和规范导致。数据标准管理平台提供了一套完整的数据标准管理流程及办法，通过一系列的活动，统一的数据标准制定和发布，结合制度约束、系统控制等手段，有效消除数据的不一致性。数据标准管理平台为企业建立统一的数据标准，对加强数据管控，提高数据质量、提升信息数据管理和应用水平等工作都具有重要作用。数据质量管理平台数据质量问题正越来越受到各方的重视，低质量的数据会让许多预期需求无法实现、造成决策失误，并且会导致更多后续错误。数据质量问题产生的因素有多个方面，如：设计问题、传输和使用问题、操作问
5、题等方面。数据质量管理平台提供 13 种质量检查规则，可覆盖大部分数据质量问题场景，实现质量问题自动检查，自动生成质检报告，协助客户完成质量分析、质量整改、质量监控，全面提升数据质量。数据质量管理平台可以有效提升数据整体质量，防止同类问题的重复发生，从而更好地为客户服务，提供更为精确的决策分析数据。一体化大数据中心在商务智能分析领域，多源数据的存储、整合是数据分析应用的基础，一体化大数据中心根据数据的明细粒度和使用分析，通过数据的抽取、清洗、转换、加载等操作，建立从贴源的ODS 层、汇总层到集市层，使得企业可基于数据集市建立数据分析应用。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - -
6、 - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 2 页，共 4 页 - - - - - - - - - 一体化大数据中心实现了企业异构数据的集成，按照分析主题重组数据，可建立一个完整的、面向企业的、一致性的信息视图，全面支撑企业海量数据分析、数据展现等各类业务。如今，数据已成为企业的核心资产和重要的生产要素。在数据驱动的信息化时代，企业只有管理好核心业务数据，才能从中优化产品、开拓市场新渠道，打造企业核心竞争力。但是企业在数据治理过程中的痛点也很多，例如数据质量参差不齐，没有统一的录入工具和数据出口，数据完整性得不到保障；数据分散在不同I
7、T 系统中，造成数据孤岛，孤岛之间缺乏有效的连接通道，数据不能互联互通；缺乏有效的数据管理机制，平台间数据标准不统一，管理和使用流程不清晰等等。深能智见数据治理解决方案，打通数据治理各个环节，快速满足政府、企业各类不同的数据治理场景。元数据管理： 端到端的自动化采集，一键元数据分析，快速理清数据资源，了解数据来龙去脉，构建数据地图。主数据管理： 对需要共享的数据建立统一视图和集中管理，为各业务系统数据调用提供黄金数据。数据标准化： 实现数据的完整性、有效性、一致性、规范性、开放性和共享性管理，并为数据质量检查、数据安全管理提供标准依据。数据质量管理： 以数据标准为数据检核依据，以元数据为数据检
8、核对象，将质量评估、质量检核、质量报告等工作环节进行流程整合，形成完整的数据质量管理闭环。数据安全： 贯穿于数据治理全过程，提供对隐私数据的加密、脱敏、模糊化处理、数据库授权监控等多种数据安全管理措施，全方位保障数据的安全运作。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 3 页，共 4 页 - - - - - - - - - 该解决方案全面覆盖数据治理各大领域，采用微服务架构，融合度高，延展性强，实现数据从创建到消亡全生命周期的可视化，也实现全角色的可视化，大大缩短数据管理周期、减少IT 建设和运维成本。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 4 页，共 4 页 - - - - - - - - -