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全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。
覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。
统一指标定义,实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果,为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。
企业级智能体平台,低门槛搭建智能体,灵活编排流程,融合 LLM 实现“问数”、“问知识”
面向企业级数据资产交易运营场景,助力企业实现数据资产的价值挖掘、升值和资产变现。
时间:2025-11-22来源:志明浏览数:5次
数据治理在组织中通常被视为“锦上添花”的项目——它是数据项目的附加功能,但并非其核心组成部分。这可能是因为在短期和中期内,它无法或只能带来较少实际价值。这种说法是否正确尚待商榷,但我们必须探讨这个问题:如何才能成功实施数据治理?让我们深入探讨。传统上,数据治理项目由企业数据战略的核心支持机构负责实施。该项目由IT部门管理,并由数据治理办公室监督。虽然这种方法在初期取得了一定的成效,但它存在缺乏业务自主权、难以扩展规模以及缺乏持续支持等问题。从长远来看,它在整体数据战略中失去了应有的相关性和首要地位。过去十年左右,得益于低成本存储解决方案、云计算和人工智能的进步,企业重新聚焦于数据治理,其发展模式也从集中式管理转向更加联合化和去中心化的方法。这一转变源于企业开始构建数据产品,并将数据开放给多种用例和消费模式。随着用户数量的增长,企业对通过各种访问方式(边缘设备、CDK、报表工具、第三方计算应用)快速无缝地获取正确数据的需求日益增长。这促使去中心化的数据发布方式的数据网格架构迅速普及,这种架构易于理解、编目、可追溯、准确完整且具有互操作性。而且,这种架构的所有权归业务部门而非“IT部门”所有。能够自动推断数据沿袭、生成数据质量规则并确定数据分类(例如个人身份信息)的先进数据治理工具(例如AWS LakeFormation)进一步加速了这一转变。如今,企业对数据治理的认知已达到顶峰,并且有了合适的工具支持,技术项目经理(TPM)需要调整策略,才能成功交付治理项目。与其采用集中式方法运行项目,不如转向自右向左的方法,这更为合理。
这意味着要让业务发起人在推动数据治理方面发挥核心作用:
a. 与发起人合作,了解关键业务举措;
b. 将这些举措分解为用例;
c. 将用例映射到已发布的数据产品,或在需要时识别新的用例。由此,重点自然而然地转移到确定业务举措的数据治理需求。因此,数据治理不再孤立,而是与业务利益相关者推动的举措完美契合。当然,有人可能会说,目前并没有一个统筹全局的方案来统筹管理企业的所有数据属性,而只是零散地、一点一点地进行数据治理。但这恰恰是关键所在——“大爆炸式”的数据治理方法行不通。只有将数据治理与业务目标紧密结合才能奏效!而且,企业也能在短期内感受到数据带来的好处。随着时间的推移,数据治理得到改善,从而实现了企业的整体数据战略。
以下是一个可行的建设路线图示例:

以业务为导向的去中心化数据治理方法,而不再是以下这样的传统数据治理计划的核心模式。

简而言之,业务价值实现和数据治理目标是在短时间内频繁实现的,而不是像传统方法那样一次性实现。
全面覆盖数据治理9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
丰富的智能元素和功能,大大缩短数据管理周期、减少成本浪费




