南京2024年10月21日 /美通社/ -- 隨著數據被確立為"第五大生產要素"，企業(yè)對數據的管理需求正從簡單存儲轉向資產化與資本化。然而，傳統(tǒng)的數據治理模式已難以應對現(xiàn)代企業(yè)的復雜需求。在這樣的背景下，構建系統(tǒng)化數據工程與主動數據治理的新范式已成必然選擇。那么，數據治理的演進方向是什么，又該如何進行主動數據治理呢？數睿數據給出了答案。
數據治理的演進：從被動到主動，從分散工具到整體數據工程的轉變
數據治理的演進，是企業(yè)應對數據復雜性、業(yè)務敏捷性和市場競爭力的持續(xù)探索。
在早期，數據治理以部門獨立系統(tǒng)為核心，導致信息孤島，手動流程滯后且低效，數據質量問題通常在業(yè)務中暴露，治理只能事后補救。隨著數據量增長，這種被動治理的局限性逐漸顯現(xiàn)，成為業(yè)務擴展和決策優(yōu)化的瓶頸。
集中化治理的引入，如數據倉庫和ETL工具，雖然改善了數據集成和共享，但高昂的整合成本、冗余問題和滯后治理依然存在。面對復雜、多樣化的數據來源，如物聯(lián)網和云平臺，傳統(tǒng)架構難以應對，而企業(yè)對實時響應的需求也不斷提升，數據滯后限制了業(yè)務的敏捷性。
主動數據治理應運而生，通過智能化算法和自動化工具，將數據質量與合規(guī)管理嵌入數據流的各個環(huán)節(jié)，提前識別并解決問題。這一模式不僅減少了手工干預，還使企業(yè)能夠快速響應市場變化。
可以說，主動數據治理與系統(tǒng)化數據工程的結合，代表了數據治理的未來方向。
數據通的創(chuàng)新方案，主動治理與系統(tǒng)化數據工程雙輪驅動
近期，數睿數據發(fā)布數據通解決方案產品。數據通是一個融合了主動數據治理方法理念的數據工程解決方案，為企業(yè)構建了一站式數據管理平臺，實現(xiàn)數據從采集、處理到應用的全流程管理。主動數據治理確保數據的高質量與實時性，系統(tǒng)化數據工程則打通數據流、業(yè)務流和財務流，推動企業(yè)實現(xiàn)數據驅動的業(yè)務創(chuàng)新與增長。
主動數據治理：降低治理門檻，提升自動化流程
在傳統(tǒng)數據治理模式中，問題通常在數據使用階段才被發(fā)現(xiàn)，治理滯后且依賴于人工處理。而數據通的主動數據治理系統(tǒng)改變了這一局面，通過智能算法與自動化流程，實現(xiàn)數據生命周期內的實時監(jiān)控與治理。
在數據通平臺，主動治理從數據進入系統(tǒng)的第一步就展開。模型自動構建功能基于預置的通識和行業(yè)模型，自動生成業(yè)務所需的標準模型，并實時更新以適應業(yè)務需求的變化。系統(tǒng)還通過語義解析技術深入理解數據的上下文，確保不同數據源之間的準確映射與整合。智能映射推薦減少了數據集成過程中的人工操作，使數據能夠在不同系統(tǒng)間順暢流動。
同時，系統(tǒng)的實時監(jiān)控模塊持續(xù)追蹤數據和元數據的變化。一旦發(fā)現(xiàn)異常，系統(tǒng)會立即觸發(fā)告警并進行處理，確保數據的高可用性和合規(guī)性。此外，系統(tǒng)還支持自動化盤點與變更管理，通過血緣分析追蹤數據來源和下游應用的影響，自動生成變更建議，并在確認后自動重跑任務。這種模式不僅減少了人工干預，還提升了數據治理的效率，使企業(yè)能夠快速響應業(yè)務需求。
系統(tǒng)化數據工程：一站式平臺，實現(xiàn)從數據資源到企業(yè)價值的系統(tǒng)工程
數據通的差異化優(yōu)勢在于其高度定制化能力?；趕mardaten無代碼平臺，數據通的各模塊可以靈活組合、拆分和改造，快速構建與數據治理相關的業(yè)務場景，滿足多樣化需求，避免了傳統(tǒng)平臺復雜且冗余的采購與部署，降低了實施成本，并提升了系統(tǒng)的拓展性和效率。
數據通通過數據規(guī)劃，將多樣化數據與業(yè)務目標結合，確保治理和應用環(huán)節(jié)符合企業(yè)戰(zhàn)略需求。標準化與自動化的治理流程保障數據質量與安全，而智能運維確保數據流轉與系統(tǒng)穩(wěn)定性。低代碼工具還讓業(yè)務與技術團隊協(xié)同開發(fā)數據產品，靈活創(chuàng)新，助力企業(yè)在數據驅動時代保持競爭優(yōu)勢。
此外，數據通不僅在技術層面實現(xiàn)了智能化與自動化，還通過專家?guī)炷K為企業(yè)的數據管理提供了長期的知識積累和實踐支持。專家?guī)炫c主動數據治理深度結合，在數據應用過程中自動推薦映射規(guī)則與轉換邏輯，減少了數據集成和處理中的復雜性。隨著系統(tǒng)的運行，知識庫會不斷吸收新的業(yè)務場景與治理經驗，實現(xiàn)自學習與自優(yōu)化。企業(yè)不僅降低了數據治理的技術門檻，還能在不斷變化的市場環(huán)境中保持競爭優(yōu)勢。
在一個個案例中，解決客戶的具體問題
那么，在具體的業(yè)務場景中，數睿數據的數據通平臺是如何發(fā)揮作用，能給客戶帶來哪些價值呢？接下來，我們通過一些典型客戶案例來進行更深入了解。
某市衛(wèi)健委在升級全民健康信息平臺時，面臨多源數據與標準不一致的挑戰(zhàn)，目標是提升多醫(yī)院數據的標準化管理效率并對接省級平臺。
數據通通過主動數據治理與數據工程，構建了從數據采集到應用的全流程管理體系，支持快速接入與統(tǒng)一存儲。系統(tǒng)根據省級標準，利用算法模型處理數據質量問題，確保數據符合要求并高效推送。通過通識模型和領域模型結合，平臺自動生成標準業(yè)務模型，實現(xiàn)數據的自動化更新，接入效率提升顯著，同廠商醫(yī)院提升90%，異廠商提升50%。
某銀行為滿足業(yè)務擴展和監(jiān)管合規(guī)需求，構建了數據倉庫平臺，實現(xiàn)高效的數據治理和業(yè)務協(xié)同。數據通解決方案涵蓋了數據采集、治理、開發(fā)和報表應用，形成完整的數據倉庫體系。
平臺的主動數據治理功能確保數據全生命周期的高質量與合規(guī)性，通過模型規(guī)則庫自動匹配和調整數據映射，保障業(yè)務連續(xù)性。低代碼開發(fā)能力讓銀行能快速構建和調整業(yè)務系統(tǒng)，提升響應速度。此項目降低了成本，并為銀行提供了靈活可擴展的數字化基礎，助力其決策支持與數字化升級。
此外，數據通的適用性在其他行業(yè)中同樣得到了充分展現(xiàn)。例如，在某煤礦集團項目中，平臺構建了數據標準化體系，將生產、安全和銷售數據整合，實現(xiàn)了實時監(jiān)控和共享，提升了業(yè)務管理效率。在政務領域，某大型開發(fā)區(qū)通過平臺搭建了公共服務數據中臺，支持多層數據倉庫和跨部門共享，為產業(yè)數字化提供底層數據支持，并通過多租戶和安全管控功能，助力企業(yè)創(chuàng)新和政府高效服務。
可以說，數據驅動能力將成為企業(yè)數字化競爭中的關鍵。數據通等智能數據管理平臺幫助企業(yè)構建智能化管理體系，快速適應市場變化，推動創(chuàng)新發(fā)展。未來，企業(yè)將不再僅僅管理數據，而是通過數據進行智能決策與業(yè)務創(chuàng)新，數據將成為企業(yè)持續(xù)進化的核心動力。
