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前言

关于本白书皮

本白皮书对应产品版本为：睿治V1.1。

最后修订日期：2018年8月。

本白皮书将在阐述数据治理的基础上，详细介绍亿信睿治V1.1在功能、技术等方面的特点和优势。

数据治理定义

数据治理（Data Governance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行，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。

数据治理的重要性

企业所面临的问题

2015年，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，将发展大数据作为重要的战略部署，赋予大数据作为建设数据强国、提升政府治理能力、推动经济转型升级的重要地位。经过多年的建设，各企业积累了一大批数据，这些被企业用以支持业务流程运转数据，还起到了决策支持、风险控制、产品定价、绩效考核等重要作用，也随之给企业带来了烦恼和挑战：

业务系统之间缺少统一标准

收集上来的数据多样化缺少数据标准，对表字段的命名随意性强，定义混乱，主要表现在：同一英文字段名对应多个中文名，反之也存在着中文的一对多；同一业务元素对应多种数据类型和长度。

系统之间数据变更对应的影响分析困难

已存在的历史数据庞大复杂，表关系不清晰，如遇到系统改造、表结构变更等情况，对应造成的影响难于甚至无法评估。

已经形成大量数据，系统悠久，找不到接口人，针对其应用困难

数据质量差，错误发现不及时

由于数据质量低下导致统计不准确，许多预期需求无法实现、造成决策失误。数据中的错误发现得不及时，数据处理过程中的问题也未能及时纠正，导致更多的后续错误。

4、数据表和模型繁多，价值未最大释放

系统中表的数量多、相似的表数量过多、无效表过多；导致信息获取难，表价值不明。

5、业务系统之间数据资产分散，共享性差

DB、数据模型、应用程序、数据标准、数据质量等信息分散，企业数据资产无法集中管理和展现，共享性差。

6、数据安全得不到保障

数据权限划分不清、敏感数据得不到监控、账号和权限无法追踪、非正常的访问行为无法捕捉。

7、管理不到位

管理体系不完善，权责不明、管理角色分工不清

标准管理系统不完善，已有标准落实差，标准管理软件易用性差，落实效果差

出了问题再补漏，数据管理部门和生产部门相互推脱责任?

可以解决什么问题

政府、企业想要释放数据的强大力量，必须提供准确、可靠、及时的数据。亿信睿治帮助政府和企业有效管理数据，以避免因数据价值得不到很好体现而对政府和企业造成的负面影响，帮助企业提高竞争力，为政府和企业提供更优质、更及时、更完整的数据，让其在政务管理和经营市场中脱颖而出：

帮助政府和企业建设数据标准，制定统一标准。

元数据管理平台对资源进行描述，对事物特征和内容的属性进行说明，并对其在使用中的变化进行识别、追踪、展示和分析。并可对系统中的无用表进行检查。

数据质量管理平台，帮助企业和政府建立数据质量管理体系，与数据处理平台对有质的数据进行清洗转换，全面提升政府和企业数据的完整性、准确性、及时性，减少因数据不可靠导致的决策偏差攻损失。

帮助政府和企业制定相关流程、政策、标准，保证了信息的可用性、可获取性、优质性、一致性以及安全性，提升信息服务水准。

数据治理的现状与发展趋势

云端崛起

近年来，在大数据和人工智能的推动下，云计算的应用进入繁荣阶段，越来越多的企业在商业模式创新过程中都意识到要利用云计算，迅速扩张云市场。未来将会有更多的企业把工作负载迁移到云端，数据和系统迁移将面临更大的机遇和挑战。对于越来越多的企业而言，云的使用将变得更加自然，混合云将成为企业中最常见的基础架构。云计算中的数 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 》：为企业进行数据问题处理、建立数据中心提供一套规范的数据集成实施方法。

《主数据实施方法》：为企业梳理业务系统主数据、建立更新主数据提供一套规范的主数据实施方法。

《数据资产实施方法》：为企业规划数据资产目录、整合数据资产、进行数据资产上层应用提供一套规范的数据资产实施方法。

《数据生命周期实施方法》：为企业梳理数据现状、设置归档销毁数据提供一套规范的数据生命周期实施方法。

《数据安全实施方法》：为企业梳理数据安全规范，建立敏感、脱敏等数据提供一套规范的数据安全实施方法。

《数据治理绩效考核建议》：通过实施完整的数据治理过程，对数据治理绩效进行考评，总结数据治理过程中需要继续改进的部分。

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