数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合（规划、监控和执行）。数据治理是识别、管理和解决几种不同类型数据相关问题的手段，包括数据质量问题、数据命名和定义冲突、数据安全等问题。
数据多样化缺少数据标准，对表字段的命名随意性强，
定义混乱
数据统计不准确，许多预期需求无法实现，造成决策失误
表结构变更、系统改造时，对应造成的影响难以甚至无法评估
数据表和模型繁多，无效表过多，价值未最大释放
DB、数据模型、应用程序、数据标准、数据质量等信
息分散
数据权限划分不清，敏感数据得不到监控，账号权限无法追踪
出了问题再补漏，数据管理部门和生产部门相互推脱责任
从元数据、主数据、数据标准、数据质量再到数据处理、数据资产、数据交换和数据安全，为企业提供全面的解决方案，打通数据治理全流程。
对分散在各系统中的数据提供一套统一的数据命名、数据定义、数据类型、赋值规则等的定义基准，并通过标准评估确保数据在复杂数据环境中维持企业数据模型的一致性、规范性，从源头确保数据的正确性及质量，并可以提升开发和数据管理的一贯性和效率性。
有效识别各类数据质量问题，建立数据监管，形成数据质量管理体系，监控并揭示数据质量问题，提供问题明细查询和质量改进建议，全面提升数据的完整性、准确性、及时性，一致性以及合法性，降低数据管理成本，减少因数据不可靠导致的决策偏差和损失。
用于实现不同机构不同系统之间进行数据或者文件的传输和共享，提高信息资源的利用率，保证了分布在异构系统之间的信息的互联互通，完成数据的收集、集中、处理、分发、加载、传输，构造统一的数据及文件的传输交换。
全生命周期管理
平台融合数据治理9大产品，每个模块功能可互相调用，全程可视化操作，打通数据治理各个环节，同时提供各个产品模块任意组合，快速解决企业不同的数据治理场景。
产品技术开发先进
平台提供丰富对外接口，使系统具有高度灵活性、扩展性和集成能力。采用全方位、严密的安全编码加强产品安全性，对不安全的数据进行严格校验。程序具备自检、故障诊断等功能。
数据治理规划咨询
专业团队既可对数据治理的工具、方法、模板进行咨询方案设计，也可对数据治理的策略、组织架构、处理流程、支持环境和规章制度等进行合理的规划，为客户提供专业完整的服务和咨询。
项目实践经验丰富
在银行、租赁、卫生等行业拥有丰富的数据治理实践经验和完整案例，可根据行业特点和业务组织的数据治理要求，为企业提供咨询和IT一体化的完整综合的数据治理解决方案。
可以轻松解决在各类复杂场景下的数据治理问题
亿信最全数据治理平台，帮助众多客户获得数据成功
亿信更多特色服务助力数据解决方案轻松落地
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