智能数据治理平台应具备哪些功能

随着企业数据爆发式的增加，数据治理对一个企业的成长、发展和决策起到了至关重要的作用。数据治理需要由企业内部发起并推行，定制规范和具体实施措施，辅助系统平台对整个企业内部数据的应用和管理，形成一系列政策和流程，形成可持续评估的数据治理方案。数据治理的最终目标是提升数据的价值，数据治理非常必要， 是企业实现数字战略的基础， 它是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。

随着企业数据爆发式的增加，数据治理对一个企业的成长、发展和决策起到了至关重要的作用。数据治理需要由企业内部发起并推行，定制规范和具体实施措施，辅助系统平台对整个企业内部数据的应用和管理，形成一系列政策和流程，形成可持续评估的数据治理方案。数据治理的最终目标是提升数据的价值，数据治理非常必要， 是企业实现数字战略的基础， 它是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。

一、数据治理的概念定义

数据治理是企业数据治理部门发起并推行的，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。数据治理是一套持续改善管理机制，通常包括了数据模型、数据架构组织、体系制定、政策、数据标准、技术工具、影响度分析、数据质量、监督、考核及作业流程等内容。数据治理是目前一个比较新兴的、正在发展的学科，目前业界对它的定义还不完全一样，涉及的IT技术主题包括元数据管理、主数据管理、数据质量、数据集成、监控与报告等。

二、智能数据治理平台主要模块详细说明

数据标准管理：数据标准适用于业务数据描述、信息管理及应用系统开发，可以作为经营管理中所涉及数据的规范化定义和统一解释，也可作为信息管理的基础，同时也是作为应用系统开发时进行数据定义的依据。涉及国家标准、行业标准、企业标准和地方标准，在定义元数据实体或元素时进行关联。数据标准需要不断的补充完善、更新优化和积累，以便更好的支撑业务的开发和系统的集成。
元数据管理：元数据管理是对企业涉及的技术元数据、业务元数据、管理元数据进行盘点、集成和管理，按照科学、有效的机制对元数据进行管理，并面向开发人员、最终用户提供元数据服务，以满足用户的业务需求，对企业业务系统和数据分析平台的开发、维护过程提供支持。借助变更报告、影响分析等应用，控制数据质量、减少业务术语歧义和建立业务和技术之间的良好沟通渠道，进一步提高各种数据的可信性、可维护性、适应性和可集成性。
数据质量管理：建立数据质量管理体系，明确数据质量管理目标、控制对象和指标、定义数据质量检验规则、执行数据质量检核，生产数据质量报告。通过数据质量问题处理流程及相关功能实现数据质量问题从发现到处理的闭环管理，从而促进数据质量的不断提升。
数据安全管理：数据安全应贯穿数据治理全过程，应保证管理和技术两条腿走路。从管理上，建立数据安全管理制度、设定数据安全标准、培养起全员的数据安全意识。从技术上，数据安全包括：数据的存储安全、传输安全和接口安全等。当然，安全与效率始终是一个矛盾体，数据安全管控越严格，数据的应用就可能越受限。企业需要在安全、效率之间找到平衡点。
主数据管理：主数据管理是通过运用相关的流程、技术和解决方案，对企业核心数据的有效管理过程。主数据管理涉及主数据的所有参与方，如用户、应用程序、业务流程等，创建并维护企业核心数据一致性、完整性、关联性和正确性。主数据是企业内外被广泛应用和共享的数据，被誉为是企业数据资产中的“黄金数据”，主数据管理是撬动企业数字化转型的支点，是企业数据治理最核心的部分。

三、智能数据治理平台推荐
亿信华辰自主研发的睿治数据治理平台是一款面向全用户角色的、智能的、敏捷的数据全生命周期管理应用平台。亿信睿治作为国内少有的覆盖数据全生命周期的数据治理平台，全界面操作，“零”表达式治理，极高的易用性，可高效便捷完成数据从创建到消亡的全过程的监控和治理。一站式数据统一管理，保证了企业的业务数据在采集、汇总、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性，从而帮助客户建立起符合自身特征的数据架构和数据治理体系。
睿治平台摆脱了传统的一个问题一个工具的局限性，实现了数据治理场景全覆盖，十大核心模块：实时计算存储、元数据、数据标准、数据质量、主数据、数据资产、数据安全、数据交换、数据处理、数据生命周期等，所有模块可自由组合，并支持本地或云上使用，全面满足客户各类治理需求。