数据治理咨询
① 数据治理管理平台有哪些
目前我知道市面上的数据治理平台有：
亿信华辰-睿治数据治理平台
睿治是一款覆盖数据全生命周期的数据治理平台，它通过对数据从创建到消亡的全过程的监控和治理，实现数据的统一管理，为企业保证了业务数据在采集、集中、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性，从而帮助客户建立起符合自身特征的数据架构和数据治理体系。
石竹软件-石竹数据治理平台
普元元数据管理平台已经具有在多家银行成功实践经验，可以应用到银行、保险、证券、基金、政府和制造等不同行业的领域
普元信息-普元数据质量管理平台
分析功能包括血统分析、影响分析、映射分析、差异分析、表重要程度分析等，能帮助技术人员/业务人员更好地了解现有信息数据存在状况与质量状况，为数据管理定义与维护提供有效的支持。分析功能多以图形方式直观展现。
② 国内能做数据治理的公司
亿信华辰，华为、普元、石竹、IBM、SAS、中翰软件、石化盈科
其中亿信华辰基于回13年的数据治理经答验，已形成一整套数据治理解决方案，通过元数据、主数据、数据质量、数据标准、数据资产、数据处理、数据交换、数据安全、数据生命周期九大功能模块的任意组合，满足所有客户的数据治理需求，实现数据价值的最大释放。目前已广泛应用于财政、税务、卫健委、农业、食品安全、安监、法检及政法、金融、企业等，为客户提供信息化顶层设计与规划咨询、应用软件开发、系统集成、运维和运营等全方位的专业服务。
③ 如何有效的进行数据治理和数据管控
数据治理和数据管控这几年确实越来越受到各方的重视，它们其实有一定相似性和侧重点。数据治理往往需包含整个数据生命周期，从创建到消亡的全过程。因此进行有效的数据治理，主要步骤有：建立数据治理委员会、制定数据治理的框架、数据治理方案确定、数据治理工具选定、数据治理实施、数据治理维护增强等。目前，市面上对于数据治理已经有了相对成熟的产品和服务商可以去咨询一下，做的比较好的如IBM、亿信华辰等，可以从多个方面进行治理，元数据、主数据、数据质量、数据标准、数据资产、数据处理、数据交换、数据安全、数据生命周期等。数据管控可能会根据企业实际情况，进行数据质量管控、元数据管控等某些方面的管控。而亿信华辰的数据治理产品，可以自定义根据企业实际情况对数据进行管控。它智能纠错减少数据异常，让数据清澈如水，可靠的企业级元数据管家 理清企业数据资产，洞见数据背后的业务含义。
④ 数据治理的主动数据治理最适合哪些领域
什么因素阻止公司采用主动数据治理方法？总的来说，问题在于它们在数据治理成熟度等级中处于什么位置。一家公司很难从成熟度模型的最左侧 — 它们在其中没有中央多领域 MDM 系统并且没有数据治理组织或流程 —直接跳到该等级的最右侧，它们在其中拥有强大的数据治理流程外加最新 MDM 系统和集成架构。通常，随着时间的推移，组织会改进它们的数据治理方法。例如，当初始 MDM 系统开启并运行之后，一些预期的优势需要较长时间才能实现，或应对方法的局限性变得显而易见，您可计划以便在原始源系统中取消授权记录的功能，并将该功能直接迁移到 MDM 系统中。
升级公司的集成或中间件功能（例如，添加一个能处理实时更新的集成工具）之后，可切换到主动数据治理方法，或作为现有 CRM 或 ERP 系统重大升级的一部分，因为这可能是引进需要的业务流程变更的最佳时机。
· 何时从“应对型”迁移为“主动型”
度量标准将推动业务案例从应对型数据治理迁移到主动数据治理。
问您自己以下问题，并尝试量化时间、精力和费用投资方面的答案：
· 吸纳一个新客户需要多长时间？
· 涉及多少个不同步骤？
· 在普通新记录被接受到多领域 MDM 系统之前会接触它多少次？
· 由于这些源系统的局限性，仍在源系统中创建多少个重复记录（然后在 MDM 系统中
· 合并）？
· 需要多少个数据管理员支持该企业？
· 主记录是否进入了“更改，改回”循环，因为两个不同的用户组试图强制执行两个不
· 同的业务规则集？
· 主记录的重要方面是否因源系统和 MDM 系统之间的“裂缝而失败”？
· 维护各个源系统和 MDM 系统之间的集成的流程是否成为一种负担？
· 在 CRM 系统中输入新记录后，必须等待才能在 ERP 系统中变得可用，用户是否有所
· 抱怨？
· 是否存在数据治理的资金问题，因为它被看做是管理费用或一种官僚作风？
回答这些问题之后，应当明显看出您是否将能够迁移到更主动的数据治理方法。您可详细计划迁移流程，将它设立为一个独立的项目或将它集成到另一个相关项目中。
⑤ 数据治理顾问是做什么的
就是企业的管理顾问。如果企业有什么发展，找不到发展方向，提出对策建议。企业运行中遇到难题。企业发展遭遇瓶颈。企业大的项目建设。
⑥ 目前主流的数据治理平台有那些。
睿治数据治理平台是亿信华辰完全自主研发的、开创性的、一站式综合数据治理整体解决方案。睿治是全国唯一实现了数据治理场景全覆盖的突破性产品，九大核心模块：元数据、数据标准、数据质量、主数据、数据资产、数据安全、数据交换、数据处理、数据生命周期等，以创新的方式保证了企业的业务数据在采集、汇总、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性，全面为客户量身打造符合自身特征的数据治理体系。
睿治始终站在国内顶尖梯队，广泛应用了MQ、分布式计算、zookeeper等最新技术。同时引领国内行业发展趋势：
1、数据质量自动探查，内置常规数理统计算法支持绑定机器学习算法；
2、数据关系智能构建，基于存储过程、sql、数据库定义，自动理解数据之间的关系；
3、资产目录主动感知，活化更新等先进技术，确保成为当之无愧的领头羊。
⑦ 国内能做数据治理的公司，希望大家可以推荐一下，感谢！
国内能做数据治理的公司
数据治理构成了公司范围数据管理的基础，可以有效地使用可信赖的数据。有效的数据管理是一项需要集中控制机制的重要任务。
什么是数据治理？
数据治理包括管理和保护公司数据资产所需的人员，流程和技术，以保证通常可理解，正确，完整，可信，安全和可发现的公司数据。数据治理主要包括以下：
2.糟糕的数据治理是危险的
缺乏有效的数据治理是一个安全问题，原因有两个：与脏，非结构化数据和法规遵从性问题相关的外部安全风险。
错误的数据和结构错误的数据会带来安全风险，原因很简单，如果您的数据库中存在脏的非结构化数据，那么如何快速判断何时出现问题以及如何有效监控哪些数据存在风险？良好的数据治理工具和实践可以更轻松地监控整个数据库中发生的情况，并且可以更轻松地查看哪些区域可能存在风险。
法规遵从和数据治理日益成为一个热门话题。随着人们继续了解其个人数据的重要性，政府开始采取公平存储，保护和使用客户数据的方式。
以GDPR为例。该法规将于2018年初生效，使欧盟居民能够更好地控制其个人信息，包括着名的“被遗忘权”，使欧盟居民能够要求从商业数据库中删除所有数据。 （请注意，这适用于与欧盟居民开展业务的任何公司，因此该法规可以轻松跨越美国）。对于混乱的，未受管理的数据沼泽，可能无法保证在请求时删除关于特定个人的所有数据。这使您的公司面临极大的风险和可能的严厉罚款。
3.良好的数据治理提供了清晰度
花点时间想象一下完美数据的保证对您的业务意味着什么。有效的数据治理使数据通常清晰，标准化和准确，让您高枕无忧。这种影响在整个公司中产生了影响。
以下是此清晰度将提供的一些好处：
确保您的指标准确无误 - 您的KPI如何？
深入了解您最重要的指标可能是什么
对分析更有信心
未来会如何？
数据治理是当今数据驱动型公司的关键，而今天的公司究竟是不是想要数据驱动？我们现在知道为什么数据治理目前很重要，现在考虑公司在不久的将来可以从中受益的三个主要力量：物联网，人工智能和大数据。
所有这三种力量都通过大量数据为许多公司带来了巨大的希望，通过这些数据可以获得洞察力和智慧;但是，数据的涌入增加了 对有效数据治理计划的需求。如果公司没有领先于来自物联网，人工智能和大数据的脏数据，那么主要结果可能只是一个巨大的数据沼泽，而不是董事会成员所期望的智能和利润增加。
数据治理最重要的因素之一是与负责收集，管理和使用数据的所有团队和个人保持一致。确保每个人都参与进来，并且有明确的目标，明确定义的流程和明确的权限级别，以使一切顺利进行。数据治理的关键是有效的协作。正确的数据治理工具应该与这些原则齐头并进。确保您评估的任何工具都易于为业务和IT用户使用，实现跨团队的无缝协作，并且足够灵活，可以根据您不断变化的业务需求进行改进。
⑧ 数据治理包括哪些方面
数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。
数据治理的全过程
数据治理其实是一种体系，是一个关注于信息系统执行层面的体系，这一体系的目的是整合IT与业务部门的知识和意见，通过一个类似于监督委员会或项目小组的虚拟组织对企业的信息化建设进行全方位的监管，这一组织的基础是企业高层的授权和业务部门与IT部门的建设性合作。从范围来讲，数据治理涵盖了从前端事务处理系统、后端业务数据库到终端的数据分析，从源头到终端再回到源头形成一个闭环负反馈系统（控制理论中趋稳的系统）。从目的来讲，数据治理就是要对数据的获取、处理、使用进行监管（监管就是我们在执行层面对信息系统的负反馈），而监管的职能主要通过以下五个方面的执行力来保证——发现、监督、控制、沟通、整合