方案简介
数据治理
面向数据管理和数据治理核心需求，通过 “管理 + 治理” 循环驱动架构，实现数据治理体系线上化解决方案，助力业务完善数据规范、提升数据管理效率、提高数据质量、沉淀数据资产、促进数据共享。
方案简介
数据治理
面向数据管理和数据治理核心需求，通过 “管理 + 治理” 循环驱动架构，实现数据治理体系线上化解决方案，助力业务完善数据规范、提升数据管理效率、提高数据质量、沉淀数据资产、促进数据共享。
产品沉淀优势
产品满足各方面数据需求及应用场景，产品能力覆盖数据全生命周期（研发、生产、运维、管理、服务等多个环节)，产品经过实践验证和持续优化，更具有适配优势和使用价值。
架构创新优势
“管理+治理”的组合模式，发挥出1+1>2的效果。既保持了数据管理的高效执行力，又融入了数据治理的多元参与特点，让数据治理体系运行得更稳、更活、更持续。
业务价值优势
面向各行业、各业务支撑数据应用场景，构建起数据治理运营全生命周期管理能力：数据集成、数据开发、数据架构、数据质量监控、数据资产管理、数据服务、数据安全等。
技术能力优势
基于 “云+平台+应用” 3层技术架构，具备高可用、高扩展性，以及面向不同业务的弹性支撑灵活性。经过PB级数据汇聚与高效存储验证，存储成本降低 30% 以上。
数据共享不足
因各业务系统垂直建设，数据孤岛普遍存在，严重影响业务发展和效率提升。无数据共享能力或数据治理能力，数据多源头、多种类，影响数据使用，无法支撑业务需求。
治理架构缺失
数据治理理论体系和成果落地需要系统性架构支撑，数据治理工作开展需 “企业级、部门级、应用级” 多级配合工作，业务无平台能力支撑，难以控制风险和有效推动。
数据管理落空
数据缺少管理支撑，管理责任不清晰，问题无人决策、无力解决，随业务发展数据方面问题逐日增多。
提供数据共享能力
以国产数据湖为基座，建立业务数据共享中心，提供采、存、算、管、用全生命周期数据加工处理能力，支持实时数据和离线数据共享使用。
构建企业数据资产
企业级L1-L5分层资产管理，建立数据资产目录、业务对象、逻辑实体、数据标准等数据资产，支撑业务全方位数据资产管理需求场景。
推动数据质量改进
替代人工完成数据质量检查、元数据采集、数据脱敏等重复性工作，自动化执行数据质量度量任务，提升数据质量监督整改效率。
完善数据链路管控
数据治理架构线上化落地，提供数据治理和数据管理统一架构能力，支撑业务数据全流程管理落地，实现数据战略、规范、权限、消费、流程等一体化的全链路管控。
数据集成
提供20+简单易用的迁移能力和多种数据源到数据湖的集成能力，全向导式配置和管理，支持单表、整库、增量、周期性数据集成。
数据开发
大数据开发环境，降低用户使用大数据的门槛，帮助用户快速构建大数据处理中心，轻松完成整个数据的处理分析流程。
数据服务
提供一站式数据服务开发、测试部署能力，实现数据服务敏捷响应，降低数据获取难度，提升数据消费体验和效率。
数据安全
通过访问权限管理、敏感数据识别、隐私保护管理等措施，帮助用户建立安全预警机制，增强整体安全防护能力。
数据溯源
通过元数据血缘分析，绘制数据流转图谱，标注关键信息，明确数据从采集设备、系统接口到应用报表的全链路节点。
可视化监控
通过仪表盘展示数据质量分数、数据资产分布、权限使用情况等，实时掌握数据治理状态，快速发现数据泄露、质量异常等风险。
架构说明
某客户数据治理项目
打通客户某业务线多套系统数据共享链路，数据来源真实可靠，数据时效性提升30%-90%，数据分析效率人均提升2-5倍，结果准确率提升43%。
某上市公司数据质量规划项目
解决客户数据质量痛点问题，针对业务输出数据治理实施规划方案，帮助业务建立在线数据质量探查任务220+项，数据质量整体提升15%-40%。
某大型企业数据资产建设项目
满足该企业数据资产建设，完成PB级数据入湖规划与实施，数据表按标准规范入湖7000+张，建立标准规范160+项，支撑20000+业务人员在线使用。