华傲数据治理
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 国内数据治理软件有哪些
前国内外能称得上数据治理平台的不多，基本上都是主数据管理平台，
我就知道袋鼠云。
③ 数据治理有哪些好的平台工具
我也是运营，一般我都只用excel和bdp个人版，把微信微博后台的数据导出后，可以在excel直接写函数回做一些简单的数据分答析，包括数据透视表也是比较好用的功能；也可以直接在bdp个人版直接拖拽字段进行数据分析，然后选择各种好看的可视化图表，如漏斗图、词云、地图等等，就算完成数据分析了。这一般是我处理新媒体数据的2种方式，都比较好用，推荐你都可以试试。
④ 深圳市华傲数据技术有限公司怎么样
简介：华傲数据是一家大数据技术公司，为互联网、金融、电信等行业提供数据质量、数据集成、大数据分析和复杂数据分析等方面的基础软件产品和全面解决方案。产品主要包括数据质量管理系统DQMS、数据剖析系统Profiler、数据集成及数据清洗系统ETL大数据和复杂数据管理系统DUMS等。
法定代表人：贾西贝
成立日期：2011-01-28
注册资本：1567.5499万元人民币
所属地区：广东省
统一社会信用代码：914403005685284492
经营状态：存续（在营、开业、在册）
所属行业：信息传输、软件和信息技术服务业
公司类型：有限责任公司
英文名：Shenzhen Audaque Data Technology Co., Ltd.
人员规模：100-499人
企业地址：深圳市龙华区龙华街道清湖社区清湖村宝能科技园7栋12J、K单位
经营范围：计算机软硬件的技术开发、销售;计算机软件、大数据、网络工程的技术开发、技术咨询、技术服务、技术转让;企业管理咨询、经济信息咨询、商务信息咨询;数据库管理,数据库服务;征集、利用企业信用信息,开展企业信用评估、咨询等服务。^人才培训;互联网信息服务。
⑤ 数据治理的公司中，百分点专业吗
很专业的，百分点有自己的大数据操作系统，可以提供数据治理、数据管理、数据挖掘能力，一站式管理数据全生命周期，帮助客户高效，低成本管理数据资产并创造商业价值。而且百分点是中国领先的数据智能技术企业，拥有完整的大数据和认知智能产品线，以及行业智能决策应用产品，同时创建了丰富的行业解决方案和模型库，拥有强大的行业知识图谱构建能力
⑥ 大数据解读 处理信息的六个关键环节
大数据解读：处理信息的六个关键环节
大数据按照信息处理环节可以分为数据采集、数据清理、数据存储及管理、数据分析、数据显化，以及产业应用等六个环节。而在各个环节中，已经有不同的公司开始在这里占位。
1、数据采集：Google、CISCO 这些传统的IT公司早已经开始部署数据收集的工作。在中国，淘宝、腾讯、网络等公司已经收集并存储大量的用户习惯及用户消费行为数据。德勤预计，在未来，会有更为专业的数据收集公司针对各行业的特定需求，专门设计行业数据收集系统。
2、数据清理：当大量庞杂无序的数据收集之后，如何将有用的数据筛选出来，完成数据的清理工作并传递到下一环节，这是随着大数据产业分工的不断细化而需求越来越高的环节。除了Intel等老牌IT企业，Teradata、Informatica等专业的数据处理公司呈现了更大的活力。在中国，华傲数据等类似厂商也开始不断涌现。德勤预计，在未来，将会有大量的公司专注于数据清理。
3、数据存储及管理：数据的存储、管理是数据处理的两个细分环节。这两个细分环节之间的关系极为紧密。数据管理的方式决定了数据的存储格式，而数据如何存储又限制了数据分析的深度和广度。由于相关性极高，通常由一个厂商统筹设计这两个细分环节将为更为有效。从厂商占位角度来分析，IBM、Oracle等老牌的数据存储提供商有明显的既有优势，他们在原有的存储业务之上进行相应的深度拓展，轻松占据了较大的市场份额。而 Apache Software Foundation等新生公司，以开源的战略汇集了行业专精的智慧，成为大数据发展的领军企业。
4、数据分析：传统的数据处理公司SAS及SPSS在数据分析方面有明显的优势。然而，基于开源软件基础构架Hadoop的数据分析公司最近几年呈现爆发性增长。例如，成立于 2008 年的Cloudera公司，帮助企业管理和分析基于开源Hadoop产品的数据。由于能够帮助客户完成定制化的数据分析需求，Cloudera拥有了如Expedia、摩根大通等大批的知名企业用户，仅仅五年时间，其市值估值已达到7亿美元。
5、数据的解读：将大数据的分析结果还原为具体的行业问题。SAP、SAS等数据分析公司在其已有的业务之上加入行业知识成为此环节竞争的佼佼者。同时，因大数据的发展而应运而生的wibidata等专业的数据还原公司也开始蓬勃发展。
6、数据的显化：这一环节中，大数据真正开始帮助管理实践。通过对数据的分析和具象化，将大数据能够推导出的结论量化计算、同时应用到行业中去。这一环节需要行业专精人员，通过大数据给出的推论，结合行业的具体实践制定出真正能够改变行业现状的计划。
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⑦ 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
⑧ 深圳市华傲数据技术有限公司的公司核心技术
公司核心技术包括四大类，即数据管理技术、数据应用技术、数据质量提升技术类和大数据技术类。具体包括：数据剖析技术：数据剖析分为描述性数据分析、探讨性数据分析和验证性数据分析；其中，描述性数据分析侧重于数据的统计分析，探讨性数据分析侧重于在数据中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。数据规则自动挖掘技术：从数据样本中自动地发现规则的技术。实体识别技术：包括在海量数据中进行高效的实体识别以及具有复杂结构（如图结构）的实体识别。数据质量评估技术：对数据质量进行自动评估，包括一致性、精确性、完整性、时效性、实体同一性等单指标质量评估模型以及多指标质量评估模型。数据错误检测与修复技术：对数据质量错误自动检测与修复，包括一致性错误、精确性错误、完整性错误、时效性错误、实体同一性错误等个性错误的自动检测和修复，以及多种个性错误同时发生的综合错误的自动检测和修复。主数据管理技术：以服务的方式把统一的、完整的、准确的、具有权威性的主数据分发给全企业范围内需要使用这些数据的操作型应用和分析型应用。大数据处理技术：兼容主流大数据模型（Map/Rece）的并行、压缩、增量、聚合、近似等技术。数据融合技术：通过智能化的记录匹配算法，融合不同来源的数据，提供统一数据视图。云计算技术：提供数据云服务（DaaS,Data as a service)。数据集成技术：我们已经提出属性变换文法ATG、属性集成文法AIG和XML集成文法XIG。数据分析和挖掘技术：对数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理。
⑨ 国内数据治理软件有那些急需求推荐
7国内能做数据治理的公司推荐你看看亿信华辰的睿治数据治理管理平台，他们是专业的数据治理全生命周期产品供应厂商，还有 华为、普元做的也可以。
⑩ 如何实现成功的数据治理
1.建立统一的数据标准。目前存在各业务部门标准不统一，部门之间数据标准矛盾或者相互混淆的情况，导致部门间数据交换，数据共享比较困难。建立统一的数据标准有助于对数据进行统一规范的管理，消除各部门间的数据壁垒，方便数据的共享，另外数据标准同样对业务流程的规范化有帮助作用。
2.提高数据质量。电力数据的采集和传输受到采集传感器的精度、稳定性，通讯设备和环境因素的影响较大，导致存在大量的空值和垃圾数据。可通过数据质量管理对电力数据进行质量检查，找出有问题的数据，通过数据清洗，问题整改，例外排查等一系列手段提高数据质量；另外还可以通过出具数据质检报告，数据质量绩效考核来督促各业务部门重视数据质量从而加强人员和业务的管理来提高数据质量。
3.数据资产管理。将经过处理的高质量数据资产统一管理，提供全生命周期的管理和数据安全保障。并可将数据资产进行分类和编目，方便数据的展示和数据共享，同时也为数据分析和数据挖掘（电力需求预测、电力系统优化等）打好基础。
亿信睿治是从元数据、主数据、数据标准、数据质量再到数据处理、数据资产、数据交换和数据安全，能够为企业提供一站式解决方案，从而打通数据治理全流程。从而完成企业对于数据治理的要求