數據治理咨詢
① 數據治理管理平台有哪些
目前我知道市面上的數據治理平台有：
億信華辰-睿治數據治理平台
睿治是一款覆蓋數據全生命周期的數據治理平台，它通過對數據從創建到消亡的全過程的監控和治理，實現數據的統一管理，為企業保證了業務數據在採集、集中、轉換、存儲、應用整個過程中的完整性、准確性、一致性和時效性，從而幫助客戶建立起符合自身特徵的數據架構和數據治理體系。
石竹軟體-石竹數據治理平台
普元元數據管理平台已經具有在多家銀行成功實踐經驗，可以應用到銀行、保險、證券、基金、政府和製造等不同行業的領域
普元信息-普元數據質量管理平台
分析功能包括血統分析、影響分析、映射分析、差異分析、表重要程度分析等，能幫助技術人員/業務人員更好地了解現有信息數據存在狀況與質量狀況，為數據管理定義與維護提供有效的支持。分析功能多以圖形方式直觀展現。
② 國內能做數據治理的公司
億信華辰，華為、普元、石竹、IBM、SAS、中翰軟體、石化盈科
其中億信華辰基於回13年的數據治理經答驗，已形成一整套數據治理解決方案，通過元數據、主數據、數據質量、數據標准、數據資產、數據處理、數據交換、數據安全、數據生命周期九大功能模塊的任意組合，滿足所有客戶的數據治理需求，實現數據價值的最大釋放。目前已廣泛應用於財政、稅務、衛健委、農業、食品安全、安監、法檢及政法、金融、企業等，為客戶提供信息化頂層設計與規劃咨詢、應用軟體開發、系統集成、運維和運營等全方位的專業服務。
③ 如何有效的進行數據治理和數據管控
數據治理和數據管控這幾年確實越來越受到各方的重視，它們其實有一定相似性和側重點。數據治理往往需包含整個數據生命周期，從創建到消亡的全過程。因此進行有效的數據治理，主要步驟有：建立數據治理委員會、制定數據治理的框架、數據治理方案確定、數據治理工具選定、數據治理實施、數據治理維護增強等。目前，市面上對於數據治理已經有了相對成熟的產品和服務商可以去咨詢一下，做的比較好的如IBM、億信華辰等，可以從多個方面進行治理，元數據、主數據、數據質量、數據標准、數據資產、數據處理、數據交換、數據安全、數據生命周期等。數據管控可能會根據企業實際情況，進行數據質量管控、元數據管控等某些方面的管控。而億信華辰的數據治理產品，可以自定義根據企業實際情況對數據進行管控。它智能糾錯減少數據異常，讓數據清澈如水，可靠的企業級元數據管家 理清企業數據資產，洞見數據背後的業務含義。
④ 數據治理的主動數據治理最適合哪些領域
什麼因素阻止公司採用主動數據治理方法？總的來說，問題在於它們在數據治理成熟度等級中處於什麼位置。一家公司很難從成熟度模型的最左側 — 它們在其中沒有中央多領域 MDM 系統並且沒有數據治理組織或流程 —直接跳到該等級的最右側，它們在其中擁有強大的數據治理流程外加最新 MDM 系統和集成架構。通常，隨著時間的推移，組織會改進它們的數據治理方法。例如，當初始 MDM 系統開啟並運行之後，一些預期的優勢需要較長時間才能實現，或應對方法的局限性變得顯而易見，您可計劃以便在原始源系統中取消授權記錄的功能，並將該功能直接遷移到 MDM 系統中。
升級公司的集成或中間件功能（例如，添加一個能處理實時更新的集成工具）之後，可切換到主動數據治理方法，或作為現有 CRM 或 ERP 系統重大升級的一部分，因為這可能是引進需要的業務流程變更的最佳時機。
· 何時從「應對型」遷移為「主動型」
度量標准將推動業務案例從應對型數據治理遷移到主動數據治理。
問您自己以下問題，並嘗試量化時間、精力和費用投資方面的答案：
· 吸納一個新客戶需要多長時間？
· 涉及多少個不同步驟？
· 在普通新記錄被接受到多領域 MDM 系統之前會接觸它多少次？
· 由於這些源系統的局限性，仍在源系統中創建多少個重復記錄（然後在 MDM 系統中
· 合並）？
· 需要多少個數據管理員支持該企業？
· 主記錄是否進入了「更改，改回」循環，因為兩個不同的用戶組試圖強制執行兩個不
· 同的業務規則集？
· 主記錄的重要方面是否因源系統和 MDM 系統之間的「裂縫而失敗」？
· 維護各個源系統和 MDM 系統之間的集成的流程是否成為一種負擔？
· 在 CRM 系統中輸入新記錄後，必須等待才能在 ERP 系統中變得可用，用戶是否有所
· 抱怨？
· 是否存在數據治理的資金問題，因為它被看做是管理費用或一種官僚作風？
回答這些問題之後，應當明顯看出您是否將能夠遷移到更主動的數據治理方法。您可詳細計劃遷移流程，將它設立為一個獨立的項目或將它集成到另一個相關項目中。
⑤ 數據治理顧問是做什麼的
就是企業的管理顧問。如果企業有什麼發展，找不到發展方向，提出對策建議。企業運行中遇到難題。企業發展遭遇瓶頸。企業大的項目建設。
⑥ 目前主流的數據治理平台有那些。
睿治數據治理平台是億信華辰完全自主研發的、開創性的、一站式綜合數據治理整體解決方案。睿治是全國唯一實現了數據治理場景全覆蓋的突破性產品，九大核心模塊：元數據、數據標准、數據質量、主數據、數據資產、數據安全、數據交換、數據處理、數據生命周期等，以創新的方式保證了企業的業務數據在採集、匯總、轉換、存儲、應用整個過程中的完整性、准確性、一致性和時效性，全面為客戶量身打造符合自身特徵的數據治理體系。
睿治始終站在國內頂尖梯隊，廣泛應用了MQ、分布式計算、zookeeper等最新技術。同時引領國內行業發展趨勢：
1、數據質量自動探查，內置常規數理統計演算法支持綁定機器學習演算法；
2、數據關系智能構建，基於存儲過程、sql、資料庫定義，自動理解數據之間的關系；
3、資產目錄主動感知，活化更新等先進技術，確保成為當之無愧的領頭羊。
⑦ 國內能做數據治理的公司，希望大家可以推薦一下，感謝！
國內能做數據治理的公司
數據治理構成了公司范圍數據管理的基礎，可以有效地使用可信賴的數據。有效的數據管理是一項需要集中控制機制的重要任務。
什麼是數據治理？
數據治理包括管理和保護公司數據資產所需的人員，流程和技術，以保證通常可理解，正確，完整，可信，安全和可發現的公司數據。數據治理主要包括以下：
2.糟糕的數據治理是危險的
缺乏有效的數據治理是一個安全問題，原因有兩個：與臟，非結構化數據和法規遵從性問題相關的外部安全風險。
錯誤的數據和結構錯誤的數據會帶來安全風險，原因很簡單，如果您的資料庫中存在臟的非結構化數據，那麼如何快速判斷何時出現問題以及如何有效監控哪些數據存在風險？良好的數據治理工具和實踐可以更輕松地監控整個資料庫中發生的情況，並且可以更輕松地查看哪些區域可能存在風險。
法規遵從和數據治理日益成為一個熱門話題。隨著人們繼續了解其個人數據的重要性，政府開始採取公平存儲，保護和使用客戶數據的方式。
以GDPR為例。該法規將於2018年初生效，使歐盟居民能夠更好地控制其個人信息，包括著名的「被遺忘權」，使歐盟居民能夠要求從商業資料庫中刪除所有數據。 （請注意，這適用於與歐盟居民開展業務的任何公司，因此該法規可以輕松跨越美國）。對於混亂的，未受管理的數據沼澤，可能無法保證在請求時刪除關於特定個人的所有數據。這使您的公司面臨極大的風險和可能的嚴厲罰款。
3.良好的數據治理提供了清晰度
花點時間想像一下完美數據的保證對您的業務意味著什麼。有效的數據治理使數據通常清晰，標准化和准確，讓您高枕無憂。這種影響在整個公司中產生了影響。
以下是此清晰度將提供的一些好處：
確保您的指標准確無誤 - 您的KPI如何？
深入了解您最重要的指標可能是什麼
對分析更有信心
未來會如何？
數據治理是當今數據驅動型公司的關鍵，而今天的公司究竟是不是想要數據驅動？我們現在知道為什麼數據治理目前很重要，現在考慮公司在不久的將來可以從中受益的三個主要力量：物聯網，人工智慧和大數據。
所有這三種力量都通過大量數據為許多公司帶來了巨大的希望，通過這些數據可以獲得洞察力和智慧;但是，數據的湧入增加了 對有效數據治理計劃的需求。如果公司沒有領先於來自物聯網，人工智慧和大數據的臟數據，那麼主要結果可能只是一個巨大的數據沼澤，而不是董事會成員所期望的智能和利潤增加。
數據治理最重要的因素之一是與負責收集，管理和使用數據的所有團隊和個人保持一致。確保每個人都參與進來，並且有明確的目標，明確定義的流程和明確的許可權級別，以使一切順利進行。數據治理的關鍵是有效的協作。正確的數據治理工具應該與這些原則齊頭並進。確保您評估的任何工具都易於為業務和IT用戶使用，實現跨團隊的無縫協作，並且足夠靈活，可以根據您不斷變化的業務需求進行改進。
⑧ 數據治理包括哪些方面
數據治理是指從使用零散數據變為使用統一主數據、從具有很少或沒有組織和流程治理到企業范圍內的綜合數據治理、從嘗試處理主數據混亂狀況到主數據井井有條的一個過程。
數據治理的全過程
數據治理其實是一種體系，是一個關注於信息系統執行層面的體系，這一體系的目的是整合IT與業務部門的知識和意見，通過一個類似於監督委員會或項目小組的虛擬組織對企業的信息化建設進行全方位的監管，這一組織的基礎是企業高層的授權和業務部門與IT部門的建設性合作。從范圍來講，數據治理涵蓋了從前端事務處理系統、後端業務資料庫到終端的數據分析，從源頭到終端再回到源頭形成一個閉環負反饋系統（控制理論中趨穩的系統）。從目的來講，數據治理就是要對數據的獲取、處理、使用進行監管（監管就是我們在執行層面對信息系統的負反饋），而監管的職能主要通過以下五個方面的執行力來保證——發現、監督、控制、溝通、整合