当前位置：首页 > news >正文

企业数据治理解决方案（46页PPT）（文末有下载方式）

news 来源：原创 2025/5/19 1:02:52

资料解读：企业数据治理解决方案

详细资料请看本解读文章的最后内容。

在当今数字化时代，数据已成为企业的核心资产，对企业的发展起着至关重要的作用。然而，许多企业在数据管理方面面临诸多挑战，如数据不全、样式繁多、孤岛现象严重、管理薄弱等。《企业数据治理解决方案》这份资料，深入剖析了企业数据治理的必要性，并提供了一套全面且具针对性的解决方案。

从政策环境来看，国家及各省市积极推进数据治理工作，相关政策不断出台。自 2015 年《关于促进大数据发展行动纲要》发布以来，涵盖金融、教育、政务等多领域的数据治理政策持续落地，为企业数据治理提供了有力的政策支持和导向。这不仅体现了数据治理在国家层面的重要性日益凸显，也促使企业加快数据治理的步伐，以适应行业规范和监管要求。

企业数据建设存在的问题不容忽视。数据不全使得企业难以全面了解业务情况，部分纸质资料的数据形式也限制了数据的高效利用；数据样式多样且存在孤岛现象，导致数据管理分散，“找数据” 困难重重；脏数据现象明显，多次录入且未经校验的数据降低了数据的准确性和可靠性；数据管理工作薄弱，缺乏统一管理部门，使得数据资产难以得到有效利用。这些问题严重制约了企业的数据驱动发展，阻碍了企业在数字化浪潮中的前进脚步。

面对这些问题，有效的数据治理显得尤为关键。该资料提出的解决方案涵盖多个核心环节。

数据发现与分类是数据治理的基础工作。通过暗数据识别、数据关系图谱构建、数据业务模型分析等手段，对数据进行全面的资产盘点。这一过程能够清晰地回答数据在哪里、有哪些数据、如何分类以及数据之间的关联关系等问题，将不可认知、不可利用的 “暗数据” 转化为可认知、分类明晰的数据资产，为后续的数据管理和应用提供坚实基础。其产品具有适用性强、覆盖率高、准确率高等优势，能满足不同行业的数据分类分级需求，在医疗、港口、金融等行业已取得显著成效，不仅扩大了企业数据资产规模，提升了数据安全防护水平，还缩短了数据建设周期，降低了数据利用成本。

数据支撑平台负责数据的采集与汇聚。它集数据抽取、清洗、转化、装载于一体，通过图形化操作界面、丰富的转化组件、广泛的数据源支持、非入侵式增量采集技术和内存流式处理技术，实现对企业业务系统数据的标准化处理，为数据仓库或大数据分析平台提供高质量数据。与传统方式相比，该平台操作简便、数据真实完整、时效性强且具备备份功能，有效解决了企业数据采集和汇聚过程中的难题。

数据脱敏则保障了数据在流动过程中的安全。在数据流动创造价值的同时，数据安全问题也日益凸显。该解决方案的脱敏系统能够适配各种数据源，自动发现敏感数据并进行异构数据脱敏、数据子集脱敏，同时保持脱敏后数据的关联性和业务特征，还能处理脏数据，满足合规要求，减少人工操作，保证数据质量，支持数据流动的溯源，有效应对了企业在开发测试、数据分析、交换共享等多种数据使用场景下的安全需求。

数据管控平台是数据资产管理的核心。其中主数据管理聚焦于具有共享性、高价值、相对稳定的基础数据，通过建立主数据标准、实现规范化管理和发布订阅，确保企业各系统使用的数据标准统一；元数据管理涵盖技术、业务和管理元数据，帮助企业全面了解数据的基本情况、分布和引用关系；数据资源目录管理实现对数据分类目录的管理和可视化应用展现；数据质量管理通过定制检核体系、定义指标规则和定位问题原因，从源头保障数据质量，解决了企业在数据架构、组织管理和业务应用方面存在的诸多问题。

通过某某卫健委、某市中医院、某银行等实际案例，我们可以看到这些数据治理方案的显著成效。在某某卫健委的案例中，构建统一的数据中心后，数据质量大幅提升，经济效益显著，数据协调效率提高，还能实时支撑业务应用。某市中医院通过敏感数据资产梳理，提高了数据安全防护水平；某银行利用数据治理方案，不仅满足了监管要求，还在敏感数据发现和数据利用效率方面取得了良好效果。

企业数据治理是企业在数字化时代实现可持续发展的关键。它能够帮助企业解决数据管理难题，提升数据质量，实现数据资产的价值最大化。随着数据在企业决策、运营和创新中的作用越来越重要，企业应高度重视数据治理工作，充分运用科学的解决方案，不断优化数据管理体系。接下来请您阅读下面的详细资料吧。