数据治理分为四个阶段

数据治理分为四个阶段：

第一阶段，梳理企业信息，构建企业的数据资产库。首先要清楚企业的数据模型、数据关系，对企业资产形成业务视图、技术视图等针对不同用户视角的展示。

第二阶段，建立管理流程，落地数据标准，提升数据质量。从企业角度梳理质量问题，紧抓标准落地。

第三阶段，直接为用户提供价值。本阶段依赖于前两个阶段的建设，为用户提供方便的获取数据的途径。

第四阶段，为企业提供数据价值。通过多种手段对多种来源的数据进行分析，形成企业知识图谱，体现数据的深层价值。

通过这4个阶段的建设，建立起全企业的数据质量管控平台，以用户为中心，由用户使用数据并通过用户的使用优化数据质量，既达到了数据治理的目标，也最大限度的发挥了数据的价值。

数据治理流程是从数据规划、数据采集、数据储存管理到数据应用整个流程的无序到有序的过程，也是标准化流程的构建过程。

根据每一个过程的特点，我们可以将数据治理流程总结为四个字，即“理”、“采”、“存”、“用”。

1.理：梳理业务流程，规划数据资源

对于企业来说，每天的实时数据都会超过TB级别，需要采集用户的哪些数据，这么多的数据放在哪里，如何放，以什么样的方式放？

这些问题都是需要事先进行规划的，需要有一套从无序变为有序的流程，这个过程需要跨部门的协作，包括了前端、后端、数据工程师、数据分析师、项目经理等角色的参与。

2.采：ETL采集、去重、脱敏、转换、关联、去除异常值

前后端将采集到的数据给到数据部门，数据部门通过ETL工具将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。

3.存：大数据高性能存储及管理

这么多的业务数据存在哪里？这需要有一高性能的大数据存储系统，在这套系统里面将数据进行分门别类放到其对应的库里面，为后续的管理及使用提供最大的便利。

4.用：即时查询、报表监控、智能分析、模型预测

数据的最终目的就是辅助业务进行决策，前面的几个流程都是为最终的查询、分析、监控做铺垫。

这个阶段就是数据分析师的主场，分析师们运用这些标准化的数据可以进行即时的查询、指标体系和报表体系的建立、业务问题的分析，甚至是模型的预测。

《2022中国数据治理市场份额》报告追踪了数据治理市场进展。报告将该市场分为数据治理平台市场以及数据治理解决方案市场。数据治理解决方案市场是指依托数据治理工具为用户提供数据治理方案的厂商构成的市场。相比2021年，该市场增长了7.4%。

01一站式数据治理解决方案提供商

作为数据治理领域的领航者，亿信华辰聚焦大数据、人工智能等核心技术，自主研发推出数据全生命周期产品及服务体系。面向政府、部委、央企及行业客户，提供覆盖从数据采集、治理、分析、应用等领先的数据治理工程解决方案，帮助政府及企业盘活数据，挖掘数据价值。

基于企业痛点因地制宜，亿信华辰精心打磨面向数字化转型不同阶段的数据领域解决方案，包含大数据治理解决方案、主数据管理方案、数据仓库及商业智能方案等多套数据治理方案，涵盖数据中台、数据资产、数据标准、数据质量等多个领域，适配不同行业、场景，对症下药，各个击破，帮助企业建立统一的组织架构体系，建立数据集成、数据服务、数据运营、数据应用能力，实现数据资产化。

02产品+服务 双重认可

亿信华辰自成立以来，便聚焦于客户需求，纵向延伸渠道、横向优化产品，不断迭代产品功能，丰富产品矩阵，让产品既能满足行业的普遍需求，也能满足部分客户的小众需求，形成可复制的应用方案，也积累了更多行业头部客户，让亿信华辰保持领先的增长态势。同时专业团队加持，为客户提供“咨询+产品+实施”的数据治理服务方案，贯穿企业数据治理工作从规划到落地的全过程。

拳头产品睿治数据治理平台是由多个产品组成的一整套解决方案，是一款面向实施人员的、智能的、敏捷的数据全生命周期管理应用平台。平台以元数据为基础，所有模块并非串连，而是每个模块都可以单独或与其他模块组合使用，并支持在本地或云上使用。并以平台化、智能化、可视化的优势支撑诸多企业的数据治理工作及中台建设，获得明显成效。

截至目前，亿信华辰数据治理相关产品及服务已广泛运用于政府、央企、金融、制造、能源等多个行业，服务客户超过12000家。面向未来，亿信华辰将持续聚焦数据领域产品技术研发，依托体系化的数据治理产品、日益完善的方法论和最佳实践，助力政企盘活数据价值，为数据治理工程有序推进提供“路线图”，让社会共享数字经济发展红利，为数字中国建设添砖加瓦。