什么是数据治理？ 数据是由数字、文本、图形或其他形式的信息组成的，并具有物理含义的信息。 它是由一组对用户来说没有价值很小的基本数据构成，并且通常是不完整且未被记录或组织的。 例如，在数据中使用了错误或误导性信息，或者没有适当管理和保护其不受损坏。 简单来说，就是“收集、整理、记录和存储相关的非结构化、非完整数据”，包括但不限于信息系统中需要整理和保存的数据（日志）；组织中需要管理和保护其不受损坏的数据（文件）；以及对用户和/或第三方可以访问其信息或业务数据所需进行权限管理。

一、数据治理工具的基本功能

通过统一的标准对数据质量进行管理，同时确保每个标准都有各自的数据质量度量方法。 -确保整个组织的数据得到全面、统一和一致的度量标准。 -能够以多种方式访问业务数据，如文件、目录、元数据等。 -管理或监视组织内不同部门的业务数据，包括文档、表格、表单等。 -提供对所有业务系统（数据库文件、电子表格）的标准化管理；能够快速地定义和访问标准化的流程或功能。 -能够创建、修改和删除各种规则，并以易于理解的方式表达信息。 -在任何地方（包括数据库文件系统）存储或修改任何数据，以满足特定流程要求或特定业务需求的所有信息和数据。

二、数据治理平台的优势及选择

数据治理平台主要可以分为三个部分： 1、数据仓库：提供标准的数据集，为组织的数据管理提供基础； 2、数据集市：为组织和个人的使用提供标准化的数据访问接口，同时还可以通过用户交互实现与其他系统（如 ERP中的系统）之间的业务操作； 3、治理平台：可对组织内部、外部和行业内各类组织的信息，在各种平台上进行统一管理和共享。 当然也不是说这三种类型就没有可以选择的，只是我们在选择之前需要先了解自己业务需求点，比如自己想要解决什么问题就可以去选择什么样平台。 当然如果有更高的数据治理要求就有可能对这三种类型都有涉及。

三、数据治理平台选型注意事项

首先，需要确认的是，数据治理是一个系统工程，一个系统的整体架构必须满足企业数据治理流程； 其次，明确数据治理工具是为解决什么问题而设计的：比如数据质量、统计分析、元数据管理等； 第三，明确数据治理是以业务为中心、以提升客户满意度和业务价值为目标。 第四，了解数据治理所需用到的工具和技术：包括技术架构师、运维工程师、架构师的技能以及相应能力等； 第五，要充分考虑企业自身的业务发展阶段和现有信息化基础。 第六，要明确需要从哪个平台开始建设：这个平台能提供哪些支持。 第七，明确数据治理平台的建设周期：一般情况下会持续3-5年左右。

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