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行業資訊
INDUSTRY INFORMATION
在當今數據驅動的商業環境中，企業數據治理已成為提升運營效率和管理水平的關鍵。有效的數據治理不僅能保障數據的安全和質量，還能確保數據資產的最大價值化。然而，企業數據治理的實施是一個復雜的過程，它涉及到技術的應用、組織架構的建設以及實施策略的規劃。
在確定了技術實施方案和組織管理架構，下面需要進行數據治理體系的落地實施。
在大型企業中一般會開發一個完整的數據治理平臺，囊括所有數據治理功能，對外提供平臺服務。
1）核心功能
數據治理平臺作為數據治理的產品體系，旨在保障數據平臺的數據是安全、可靠的、標準的、有價值的。
數據資產管理：提供面向用戶的場景化搜素，提供全景數據資產地圖，方便快速查找資產和資產分析
數據標準管理：統一定制數據標準，提高包括字段、碼值、數據字典管理，保障業務數據和中臺數據的統一標準
數據質量監控：提供事前、事中、事后的數據質量體系，支持數據質量監控規則配置、告警管理等功能
數據安全：提供數據安全脫敏、安全分級和監控
數據建模中心：統一建模，提供業務系統建模和模型管理
2）元數據管理
元數據管理系統作為數據治理平臺的前端展示門戶，幫助實現對數據資產的快速檢索能力，提高數據使用有效性和效率。
通過建立完整且一致的元數據管理策略，提供集中、統一、規范的元數據信息訪問、查詢和調用功能。
3）數據質量
數據質量監控：支持所有用戶進行數據質量監控規則配置
規則阻斷：配置數據質量監控阻斷規則，數據質量出現差異可實時阻斷下游作業運行，屏蔽錯誤結果鏈路擴散。
告警：數據質量出現預設偏差，及時發出預警通知及時修復
4）數據標準
支持定制統一的數據標準平臺，包括字段標準管理，碼值標準管理以及字典管理，業務源數據和中臺數據統一標準。
5）數據安全
基于集團數據資產實現數據安全分級管理，自動識別安全信息；提供數據訪問安全行為監測，及時識別訪問風險。
數據治理評估
數據治理平臺開發完成并運行，需要對整體數據治理體系的效果進行驗證和評估。
1）數據資產
通過構建數據資產管理體系，實現資產全覆蓋，并支持全局搜索和精準定位目標資產。
實現全局搜索，面向用戶提供場景化檢索服務
支持標簽、數據地圖、表名和字段名等多種檢索維度
支持進行數據地圖，源業務數據字典的結果篩選
比如支持PV/UV用戶搜索和資產展示，明確服務目標
2）數據標準
新舊數據標準沉淀，打通了數據建模工具、數據標準庫和詞根標準庫，落地數據標準和詞根。
實現數據標準庫100%拉通
智能識別數據標準和引用
客戶端同步更新數據標準、詞根
3）數據安全
保持事前制度建設、事中技術管控、事后監控審計的原則建立全流程數據安全管控體系。
基于以上數據安全管控體系，支持數據安全定級，構建靈活的數據安全共享流程。
4）數據質量
通過數據質量雷達圖，定期進行數據和任務質量打分，綜合考察數據質量效果。
數據完整性：查看數據項信息是否全面、完整無缺失
告警響應程度：日常管理、應急響應、降低影響；避免數據損毀和丟失
監控覆蓋程度：確保數據遵循統一的數據標準和規范要求
作業穩定性：監控作業穩定性，是否存在作業異常等問題
作業時效性：檢查任務對應的數據項信息獲取是否滿足預期要求
綜上所述，企業數據治理是一個涵蓋技術、組織架構和實施策略多個維度的復雜過程。通過構建強大的數據治理框架與平臺、實現精細化的組織架構管理，以及制定合理的實施策略與持續改進機制，企業能夠確保其數據治理工作的有效性，從而在數據驅動的商業競爭中占據有利地位。
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