睿治

智能数据治理平台

睿治作为国内功能最全的数据治理产品之一，入选IDC企业数据治理实施部署指南。同时，在IDC发布的《中国数据治理市场份额,2022》报告中，蝉联数据治理解决方案市场份额第一。

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睿治智能数据治理平台

IDC蝉联数据治理解决方案市场第一

数据治理的体系和架构

时间：2025-03-14来源：互联网浏览数：79次

数据治理始于数据源的整合，随后对数据进行清洗与精炼，并在数据存储、计算及服务于应用的过程中持续提供管理支持，这一流程对于推动企业实现数据的有效服务与应用至关重要。从数据的生命周期视角审视，数据经历着从产生到废弃的完整过程，而数据治理正是通过运用适当的工具和方法论，在这一周期的各个阶段对数据进行规范与界定。此举在企业内部构建了一个高效的数据循环体系，确保了数据能够释放出更大的潜能与价值。

以华为为例，华为业务的数据清洗到治理的过程大致如下，首先华为组建了一支专业的数据治理团队，该团队负责策划与制定数据治理的战略，监督数据治理执行的进程。其次，华为构建了一套全面的数据安全管理制度和技术防护体系，确保企业的数据安全可控。此外，为提升数据质量与可用性，华为还制定了统一的数据标准与规范，对数据实施了系统的清洗与整合。最终，通过搭建数据共享平台，促进了公司内部各部门间的数据流通与合作，增强业务运作的效率。

图表1 华为公司数据治理架构示意图图片

图表2 数据治理在数据应用流程中的位置图片

数据治理的目标是为了将企业日常经营管理过程中的数据转变为可知、可用、可管，为企业的业务发展奠定基础。数据治理能够解决数据不一致的问题，确立统一的数据标准，进而提升组织内部的数据质量，并促进数据的广泛共享，最终将数据转化为企业的宝贵资产，支持其运营、管理及决策过程。当前，企业普遍将数据治理的目标设定为确保数据的可理解性、可用性和可管理性，以充分释放数据资产的价值。但是，数据治理的具体对象和范围会根据企业的实际需求而有所不同。面对持续变化的外部环境与业务要求，企业在数据治理的不同阶段会设定各自针对性的目标。

图表3 数据治理的大致流程图片

尽管不同行业对数据治理的定义存在细微差别，但数据治理的架构基础组件却大同小异，主要包括数据标准管理、数据集成、元数据管理、主数据管理、数据资产管理、数据质量控制、数据模型设计、数据服务以及数据安全管理等核心模块。企业在构建数据治理体系与架构时，会根据自身所处的行业特征、经营属性及信息化水平的不同而有所侧重。因此，在实际操作中，企业一方面可以借鉴业界的先进框架和成功案例，另一方面也必须紧密结合自身的实际需求和未来发展策略，量身打造一套符合自身特色的数据治理架构.

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