如何选择数据治理平台？

数据治理中缺少的是统一的数据治理框架，它可以解决管理数据中最令人困惑的问题。对数据洞察力的需求呈指数级增长。更多数据和对洞察力的更多需求意味着构建统一的企业数据治理框架，将所有重要的数据存储库和应用程序放在你的指尖。

数据治理中缺少的是统一的数据治理框架，它可以解决管理数据中最令人困惑的问题。对数据洞察力的需求呈指数级增长。更多数据和对洞察力的更多需求意味着构建统一的企业数据治理框架，将所有重要的数据存储库和应用程序放在你的指尖。据福布斯报到80％的分析项目用于数据准备，从而减少了分析时间，从而减少了完成的分析项目。即使适度减少数据准备时间，也可以缩短产品上市时间，节省业务资金并为你提供竞争优势。关键是要构建一个统一的数据治理框架，允许在一个简单的界面中查找所有数据和应用程序资产及其关系。

一、现阶段数据治理存在的问题

1)只管理共享信息已经无法满足越来越复杂的业务过程，需要全视角（多组织、多系统、多维度）维护、存储和查询数据的全面信息；
2)业务系统的不断变化（新增或者变更）导致的主数据模型、管理制度、流程等的频繁变化，增加后期运维难度；
3)数据标准化项目后，运维管理人员无法延续数据标准的制定思路，无法快速拓展、完善数据管理体系；
4)标准主数据管理平台实施后，数据质量问题再次出现，并且逐渐积累显现出来；
5)主数据管理平台实施后，普通业务人员直接参与数据标准化的日常管理，数据管理知识的缺失造成操作过程中的各种错误持续发生（如类别选错了）。

二、数据治理平台选型的三大方向

数据管理：管理从策划到退役的数据生命周期全过程。数据管理是定义和维护数据模型、记录数据、清理数据以及定义其规则和策略的过程。它支持实施定义明确的数据治理流程，涵盖多项活动，包括监控、协调、优化、重复数据删除、清理和聚合，以帮助向应用程序和最终用户提供高质量的数据。
数据准备：数据准备是清理、标准化、转换或丰富数据的过程。数据驱动型团队依赖于数据准备平台，这些平台过去由数据专家完成任务，现在由最了解数据的运营人员完成。数据治理平台需要具有类似Excel的UI和智能指导的工作流驱动，需要功能直观且、易于使用。
数据剖析：衡量整个企业以各种形式存储的数据的特征和状况的过程。数据剖析通常被认为是获得对团队数据的控制权的重要第一步。此步骤的关键是深入了解数据，包括单个数据源和特定记录。凭借对数据的深入了解，统计数据剖析得以执行，并应用自定义规则和对不符合团队标准的数据进行修改。

三、国内主流的数据治理平台介绍
亿信睿治平台是北京亿信华辰软件有限责任公司自主研发的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。
亿信睿治是一款覆盖数据全生命周期的数据治理平台，它通过对数据从创建到消亡的全过程的监控和治理，实现数据的统一管理，为企业保证了业务数据在采集、集中、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。