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數據為王，治理先行，在數字化轉型浪潮下，越來越多的企業日益重視數據治理，希望通過數據治理將海量的數據轉化成為高價值的數據資產，釋放數據效能。

根據DAMA定義，數據治理是指對組織中使用的數據的可靠性、可用性、完整性和安全性的統一管理。通俗地說，數據治理是將企業中不同來源、不同格式的海量雜亂數據轉化為具有統一規范、統一格式的高質量數據。

數據治理是一個長期、復雜的體系化工程，涉及數據標準、數據質量、主數據、元數據、數據安全等多個方面。本文基于科杰科技數據治理產品體系及最佳實踐，以產品為錨解讀科杰科技在構建企業級數據底座過程中，如何建立全數據管理規則體系，盤活數據資產，進而進行正確且有效的數據管理，實現數據融合應用能力全面提升。

集成多源數據，破除數據孤島

對于大多數企業來講，數據孤島一直是企業推進數字化轉型過程中的一大頑疾。國際權威調研機構Forrester調研發現，82%的企業都存在數據孤島的現象，數據零散在在多個業務系統中，各自定義、共享性差，不同部門數據的“各自為政”很大程度上制約了企業的管理，造成數據重復、數據不準確、效率低、數據協同差等問題。

針對數據壁壘，科杰科技推出數據同步系統Keen Dsync，用于企業多源數據融合，解決企業內部關系型數據庫、非關系型數據庫、大數據平臺、文件系統等復雜異構數據源之間，大數據高并發下的數據交互和數據同步等問題，充分實現各業務數據的共享和分發，從根本上徹底打通企業內部的數據孤島。

元數據管理，理清數據的來龍去脈

數據治理的前提是要有數據，并且要求數據類型全、量大，并盡可能地覆蓋數據流轉的各個環節。而元數據是所有系統、文檔和流程中包含的所有數據的語境。作為用來描述數據的數據，元數據本身帶有技術屬性和業務屬性。在企業級組織中，元數據就如數據的說明書，有了完善的元數據數據，使用者才能了解企業都有什么數據，它們分布在哪里，數據的業務含義是什么?元數據如果沒有全局統一的數據描述信息及系統化管理，它將帶來數據定位模糊、數據血緣追溯困難、數據管理效能低下、數據依賴混亂等問題。

為了更好的做好元數據管理，充分發揮元數據在數字化轉型過程中的作用，科杰科技元數據管理平臺支持元模型管理、元數據采集、元數據維護，實現對數據的元數據信息進行管理，從而打通不同數據源以及不同庫表中數據之間的聯系，為數據的全鏈路分析提供依據。

主數據管理，構建“黃金數據”

主數據是指滿足跨部門業務協同需要的，反映核心業務實體狀態屬性的企業基礎信息，橫跨多個部門或者在多個系統中被重復使用，具有高價值、高共享、穩定標準化等特點，被視為企業的“黃金數據”，以工業制造業舉例，常見的主數據有機器設備，原材料，生產溫度，濕度，投料比等都屬于主數據。主數據管理是為了消除數據冗余、提高數據處理效率、提升組織協同力。

基于此，科杰主數據管理平臺(Keen MDM)提供統一主數據定義、編碼、審核、管理及分發能力;支持主數據標準管理、質量管理、采集、發放等生命周期管理，幫助企業建設統一主數據管理體系，提高跨部門協同研發效率。

數據質量管理，貫穿數據全生命周期

當數據量不斷激增，數據類型、數據來源越來越豐富、隨著數據流的復雜所衍生出數據質量的問題也越來越嚴重，使得數據質量管理的重要性日漸凸顯。準確、完整、詳實的數據質量管理可以更好地服務組織規模化的數據智能落地。而缺乏數據質量管理會導致臟數據、重復數據、數據缺失、數據不一致等問題。

為破解數據質量管理痛點，科杰科技推出數據質量平臺(Keen DQM)，貫穿數據處理事前、事中、事后全流程，提供全方面、多維度質量稽核的服務能力，保障數據的完整性、準確性、穩定性、唯一性、規范性、及時性;支持離線/實時任務、資源實時監控，秒級數據巡檢;分布式監控服務架構，實現對數據從事前中后期全方位質量監控。

不僅如此，科杰科技數據標準平臺(Keen DSM)也為數據質量管理提供規則和約束，平臺涵蓋數據標準的查詢、創建、審核、發布、落地映射、任務稽核等功能，保證數據生產和引用的規范性一致性，通過規范模型構建，任務命名等多場景的標準實現，督促數倉建設及業務庫按照數據標準進行落地。

數據治理是關乎企業長遠發展的系統性工程，企業管理者應充分認識到數據治理的重要程度，積極推動數據治理工作，提高企業數據質量。科杰科技將緊密圍繞企業數據治理需求，不斷優化數據治理產品體系及最佳實踐，助力企業完成數據收集、融合、清洗、處理等過程進行管理和控制,保障數據資產的質量,釋放數據效能。