在数据治理领域，有两种典型的自动化方案： 基于规则的自动化：规则引擎是一个由标准流程和数据模型组成的框架，通过自动化工具自动执行管理任务。 基于业务场景的自动化：将数据治理工作分解成多个可执行任务，通过对每个任务进行持续优化，实现自动化。 随着数据驱动的数字经济时代到来，各行业对于数据管理以及数据应用的需求也在不断增加，这给原本就处于“大而不强”阶段的企业带来了巨大挑战。

一、数据质量

企业如果想要更好地获取业务数据，就需要保证数据的质量。 如果不能确保数据的质量，那么再多的应用都是没有价值的。 因此如何实现数据质量，成为企业最关注的问题之一。

二、数据安全

数据安全是指不被非法访问、非法使用和非法出售，确保关键数据的安全性，包括保护信息和数据的完整性和可用性。 数据治理自动化通过规范流程与数据模型来确保企业安全，实现数据应用过程中可控性与安全性的统一。 大数据平台不仅能保障企业信息安全、防止病毒入侵，还能有效降低业务风险、提高业务运营效率。

三、数据治理

为了使数据能够更好地为业务服务，需要从基础设施、资源和人员三个方面进行管理，并将这些因素组合在一起。 因此，企业需要通过数据治理解决上述问题。 数据治理可分为三大类：管理工作、操作工作和分析工作。 数据治理可分为两个阶段：

四、业务场景

数据治理自动化解决方案的业务场景也分为两种： 1、数据采集：包括各种设备的数据采集，如 PC机、手机、摄像头等； 2、数据清洗与转换：包括对数据进行格式转换，建立不同存储格式之间的转换关系，实现多个数据源间的兼容； 3、数据治理工作部署：在完成了上述基础工作后，需要持续对工作任务进行优化、升级与迭代（例如，需要在工作中部署一个业务模型或者一个规则引擎）。

五、典型案例

案例一：某行业头部客户 作为该行业最大的电商平台，其数据治理的目标是实现平台所有业务场景中数据的有效采集和存储，以及保证这些数据在业务系统、销售系统及 CRM系统中的一致性。 通过对平台中海量数据进行多维分析，从而建立相应标准的统计模型，并通过对采集到的各种数据进行实时校验和更新。 为保证客户运营所需信息和产品信息保持一致，该行业头部客户通过大数据平台，建立了包括客户基本信息、产品特性及相关数据在内的数据库存储。 由于数据库存储容量有限，因此需要从外部导入大量的非结构化数据进行补充。

更多数据治理相关资料请咨询客服获取，或者直接拨打电话：020-83342506