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當今，數字化轉型正在各行業快速發展，以數據、流量、知識為主的的數字經濟時代到來，數據在其中的重要性不言而喻。然而企業面對每時每刻產生著大量的且格式多樣化的數據，企業管理者對數據的困惑也與日俱增，這些數據從哪裡來？我們能相信這些數據嗎？數據之間有什麼樣的關係？誰能理解這些數據？ 這一系列問題是都是由於數據零散化存放造成的。因為基於數據作分析，首先需要數據的聚合，但由於生產系統和數據的離散化，造成了數據標準、數據模型不統一，因而企業最需要做的就是對數據整合和標準化。因此大數據治理就成了數據問題的解決之道。 ... 在大數據時代，數據治理是所有的擁有大量數據的公司的巨大的挑戰。沒有數據，企業缺乏用於做決策的數據的支持。可是有了越來越多的數據，很多情況下卻增加了管理數據的成本，真正地讓數據產生價值，卻發現如何管理這些散碎在不同地方的數據，將數據有效的組織起來成了一個令人頭疼的難題。 數據不能夠被使用，就是成本，而不是資產。正是因為這個原因，數據治理和數據管理對於企業變得越來越重要。 企業數據治理是一套持續改善的管理機制，通常包括組織架構、政策制度、技術工具、數據標準、作業流程、監督及考核等多個方面，涉及的IT技術主題眾多，包括數據體系、管理體系、平臺建設、數據管控等多個方面。 億信華辰通用數據治理方案如下： ... 大數據治理與管控平臺 大數據治理解決方案以協助企業實現業務目標作為數據管理和服務的核心驅動力，基於覆蓋數據全生命周期的數據治理平臺，九大模塊，靈活組裝，實現快速發現並解決數據問題，並通過一系列措施規範數據，減少數據問題發生，整合企業共享數據，提高數據使用安全性，全面提升數據的應用價值。 大數據治理方案立足於各行業數據共性，提供通用的標準化工具和服務，實現優化數據架構，提升數據倉庫、信息化管理系統建設，支撐更高層面的數據應用，支持管理能力的提高、精細化和決策的科學性。 元數據管理平臺 當前各行業信息化水平正在全面提升，業務系統龐大且複雜，數據的業務邏輯越來越難以梳理，系統內也出現大量的無用數據和資源，基於這類現象，構建元數據管理平臺可有效解決以上問題。平臺通過元數據管理工具自動採集元數據信息，協助梳理業務系統，通過元數據分析，了解數據之間的影響、血緣分析，幫助用戶了解數據關係和脈絡。 ... 元數據管理平臺可更加快速匯集分散在各系統的元數據信息，降低梳理業務系統人工成本，幫助用戶挖掘隱藏的數據關係網絡，對數據影響範圍進行全方位管控，協助客戶快速了解業務相關內容。 數據標準管理平臺 隨著信息化建設的不斷深入，企業和機構內部系統逐漸變得多而亂，各系統間往往存在數據不一致的問題，如基礎數據標準不統一、業務指標口徑不一致等，這很多是由於缺乏數據標準和規範導致。數據標準管理平臺提供了一套完整的數據標準管理流程及辦法，通過一系列的活動，統一的數據標準制定和發布，結合制度約束、系統控制等手段，有效消除數據的不一致性。 數據標準管理平臺為企業建立統一的數據標準，對加強數據管控，提高數據質量、提升信息數據管理和應用水平等工作都具有重要作用。 數據質量管理平臺 數據質量問題正越來越受到各方的重視，低質量的數據會讓許多預期需求無法實現、造成決策失誤，並且會導致更多後續錯誤。數據質量問題產生的因素有多個方面，如：設計問題、傳輸和使用問題、操作問題等方面。數據質量管理平臺提供13種質量檢查規則，可覆蓋大部分數據質量問題場景，實現質量問題自動檢查，自動生成質檢報告，協助客戶完成質量分析、質量整改、質量監控，全面提升數據質量。 ... 數據質量管理平臺可以有效提升數據整體質量，防止同類問題的重複發生，從而更好地為客戶服務，提供更為精確的決策分析數據。 一體化大數據中心 在商務智能分析領域，多源數據的存儲、整合是數據分析應用的基礎，一體化大數據中心根據數據的明細粒度和使用分析，通過數據的抽取、清洗、轉換、加載等操作，建立從貼源的ODS層、匯總層到集市層，使得企業可基於數據集市建立數據分析應用。 一體化大數據中心實現了企業異構數據的集成，按照分析主題重組數據，可建立一個完整的、面向企業的、一致性的信息視圖，全面支撐企業海量數據分析、數據展現等各類業務。

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