解决企业数据使用中的核心问题
01
标准不一
同一业务概念在不同系统中存在多套定义和口径。
02
质量不可见
数据问题通常在使用环节才被发现，缺少持续监测。
03
责任边界模糊
数据由谁负责、谁可访问、如何整改缺少清晰机制。
核心能力
通过可组合能力适配不同规模、行业和部署环境。
数据目录
统一登记数据资产、指标、报表和知识资产。
- 资产目录
- 检索
标准管理
维护业务术语、数据元和统一的数据标准体系。
- 数据元
- 术语
质量管理
配置质量规则、执行检查并跟踪问题整改。
- 质量规则
- 整改
数据血缘
展示数据来源、加工过程和上下游影响关系。
- 血缘
- 影响分析
安全权限
结合分级分类实施数据访问与使用控制。
- 分级分类
- 权限
治理运营
跟踪资产使用、质量趋势和治理任务执行情况。
- 运营指标
- 任务
平台能力分层
- 数据层数据库、指标与报表
- 元数据层采集、扫描与元数据管理
- 治理层标准、质量与血缘
- 管控层安全、权限与责任体系
- 运营层目录、门户与运营分析
集成方式
- 通过数据库连接器、文件、对象存储或受控 API 接入数据；具体连接范围以技术评估为准。
- 可与企业身份、权限和日志体系衔接，保留原有组织与访问边界。
安全与部署
- 支持根据数据敏感等级、网络边界和运维条件评估私有化、专有环境或受控云环境。
- 权限过滤、操作日志、密钥和数据存储策略需要在 PoC 前共同确认并纳入验收。
可核验证据与限制
以下内容是实施时可检查的验收依据和明确边界，不代表未经验证的效果承诺。
验收证据
- 以标准覆盖、质量问题闭环、血缘完整性、责任人确认和资产使用记录作为验收依据。
- 通过抽样资产核验技术字段、业务口径、来源、权限和更新时间的一致性。
能力限制
- 治理效果取决于责任体系、数据标准和问题整改流程是否持续运行。
- 自动扫描无法替代业务负责人对数据含义和可用范围的确认。
常见问题
- 数据治理平台应先做全量资产盘点吗？
- 应从具体业务问题和高价值数据域开始，同时明确标准、责任、质量规则和使用场景。
- 上线平台是否等于完成数据治理？
- 不能。平台提供目录、规则和流程，业务与技术责任人仍需共同确认口径并处理问题。