数据治理成本高、难度大？省心又高效的企业数据治理方案了解下！
2023-03-22 17:40:52
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数字转型，治理先行。在数字化转型趋势下，众多企业都在纷纷谈论数据治理，也有很多企业将数据治理作为数字化战略的一项必要举措，列入企业的战略行动计划。
但是企业在做数据治理的过程中，往往会面临以下三大困局：
面对这些困难和挑战，如何破局？
解决思路
美林数据经过多年的数据治理的实践，总结出做好数据治理应该遵循的三大理念，给出了自己的破解之道。
01、业务驱动、价值为先
以业务应用场景需求驱动基础数据治理，数据治理结果直接赋能于业务指标和业务应用，让数据治理价值显性化。治即为用，用驱动治。
02、标准为基、融合先行
融合先行，解决在没有标准化的情况下的跨系统数据应用问题；再基于融合的基础上，自动构建标准体系，推动标准平滑落地，终向统一。
03、AI赋能、增强治理
小数据靠人工，大数据靠智能。依托美林数据自身人工智能等技术研究，研发了数十种数据治理算法，用智能化的算法替代人工治理过程，提高治理成效。
三大思路总结
►业务驱动数据治理：让企业数据治理价值更凸显；
►标准融合治理：让数据治理落地更平滑 ；
►算法代替人工治理：让数据治理效率更高效。
有了思路以后，该如何将理念与实际业务结合，推动企业数据治理的实践落地️呢？
解决方案
美林数据基于上千个项目的成功经验，将数据治理的核心理念及思路融入到解决方案中，为客户提供“咨询+产品+实施”三位一体的数据治理服务方案，贯穿企业数据治理工作从规划到落地的全过程。
►咨询服务：顶层设计，确定数据战略和数据规划，指导企业数据治理建设实施。
►智能数据治理平台：以业务需求驱动数据治理，以算法治理代替人工治理，让数据治理更高效。
►实施服务：提供数据治理专业贴身实施服务，确保企业数据治理工作落地。
在整个解决方案中，咨询规划和实施服务都依托于数据治理平台展开，所以选好数据治理产品至关重要，Tempo数据治理平台了解下！
Tempo数据治理平台
Tempo数据治理平台是一款业务驱动的、智能化的数据治理平台产品，涵盖了数据汇聚、数据治理、数据共享的能力。11大核心模块从数据规划、数据采集、数据加工、数据治理到数据共享，全面解决企业的数据治理问题。
以可视化的拖拽式的方式进行数据采集处理，支持实时、离线数据处理，满足采集海量数据时的高效要求，解决传统批量数据采集需求。
▍ 一体化的数据模型管理
支持逻辑模型与物理模型的正向与逆向建模，并能自动感知逻辑模型与物理模型、物理模型与库表间的一致性，保障设计与执行的一致性。
▍ 智能化元数据感知和探查管理
自动感知业务系统的元数据信息，管理元数据动态变化差异，自动发现数据表之间的关联关系，智能探查数据资产的信息，识别字段的业务含义，自动构建元数据图谱。
▍ 贯标评估一体化的标准管理
在线管理主数据标准和参考数据标准以及标准文件并支持数据标准的贯标评估。
▍ 场景化闭环式数据质量管理
以业务场景维度开展质量管理，支持数据核查和业务核查，输出质量报告，进行质量预警并派发质量工单，打造质量闭环。
▍ 统一数据服务共享
管理多维度资源目录和数据服务超市，形成统一数据共享门户，支持消费者自助高效地获取数据。
▍ 完备的数据安全管理
基于数据认责、数据分级分类、数据授权、数据脱敏、数据加密等手段，保障数据在治理、数据传输、数据加工、数据应用过程中的安全。
▍ 安全便捷的文档管理
对企业的各类文档数据进行在线管理和分级授权管理，确保非结构化数据在安全可控的情况下更高效的使用。
▍ 数据全生命周期管理
对数据进行冷热温分类管理，管理数据从产生到销毁的全生命周期。
方案成效
Tempo数据治理平台已经应用于电力、风能、水能、光伏、石油、煤炭、金融等多个行业，在诸多企业的数据化转型应用中，助力企业开展数据资产管理、数据中台建设及数据价值释放应用，夯实企业数据基础，获得明显成效。
点此链接，看Tempo数据治理平台是如何助力企业做好数据治理，为企业提供数字化转型赋能的。
Tempo数据治理平台能够帮助企业更高效地进行数据资产管理和数据治理，支撑企业数据中台和数据资产管理，提升数据质量，助力企业做好数据治理，做最有价值的数据治理，做最高效的数据治理！
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