数据治理解决方案1、需求背景
在过去的二十年间，我国信息产业快速发展，各行各业的日常业务都已经实现信息化。经多年的积累，各行业都认识到，数据是企业IT部门的核心资产，因此，必需向数据要效益。在此背景下，各行业为消除信息孤岛、提高数据共享性、梳理数据资产、探索数据潜在价值，进行了数据整合、汇总统计、分析挖掘等一系列的工作。但在此过程中，各企业也普遍遇到了欠缺数据标准、数据模型扩展性差、数据质量低下、数据管理体系不健全、组织分工不明确等诸多问题。因此，对数据全面综合的管控型数据治理被提上日程。
2、数据治理过程中遇到的挑战：
数据模型方面的问题 1. 众多系统是多年积累而成，数据模型情况不清楚，甚至可以说是“黑盒子” 2. 数据模型复杂、扩展性差，当增加新应用时，需要增加众多新表，处理越来越复杂，管理成本增高 缺乏数据标准 1. 不同公司、不同阶段开发的系统，没有统一的标准，造成管理混乱，成本升高。 2. 缺乏数据标准，对表和字段的命名随意性强，定义混乱 3. 同一英文字段名对应多个中文名，反之也存在中文的一对多 4. 同一业务元素对应多种数据类型和长度 管理体系不完善，已有的数据标准落实难 1. 标准使用成本高，造成标准落实困难 2. 对非法操作监管成本高，造成标准落实难 3. 标准管理体系不完善 ，造成标准落实难 4. 管理角色分工不清晰 ，造成标准落实难 5. 标准管理软件易用性差，管理和运维标准的操作复杂，落实效果差 数据变更对应用的影响分析困难，造成变更成本、风险高。 1. 历史数据庞大复杂、表关系不清晰 2. 表结构变更、系统改造时，对应用造成的影响难于甚至无法评估 数据质量差，错误发现不及时 1. 数据处理的各个环节中产生大量的错误和质量差的数据 2. 数据错误的发现不及时 3. 数据出错时的处理流程没有及时终止，导致更多的后续错误 为了帮助各企业IT部门解决当前面临的挑战，山东聚和诚信息科技有限公司秉承自己多年的技术与行业积累，在全国推出数据治理解决方案，帮助各企业IT部门应对所面临的挑战。
3、聚和诚数据治理解决方案的特点
聚和诚数据治理解决方案，不仅仅是为客户提供一套元数据管理平台，它具备如下独有的特点：
1. 聚和诚数据治理解决方案，为客户提供模型设计、模型优化、数据质量管理、元数据管理、数据与应用关联度分析等模块，共享一个知识库，把数据建模型、数据标准化、元数据管理、数据质量管理、数据与应用关联度管理有机结合为一个整体，形成一套数据整体管控平台，提高工效率，提升数据共享性。 2. 聚和诚通过逆向数据模型分析，帮助企业以最低的成本理清各系统的数据模型，并对模型中存在的问题提出优化方案。 3. 聚和诚帮助客户建立数据标准，并帮助客户建立数据管理的人员组织架构、管理流程、流程化管理软件，使建立的数据标准得到落实。 4. 聚和诚通过数据整体管控平台，使数据建模工具共享数据标准知识库，实现数据标准使用自动化，降低数据标准使用成本，使数据标准得以落实。 5. 聚和诚通过数据整体管控平台，对日常操作中的非流程、非标准化操作进行监控，即时发现、即时报警，杜绝出现人为的破坏标准的行为，降低监管成本。 6. 聚和诚通过数据整体管理平台，对数据与应用的关联度进行分析，明确数据与应用的关联度，降低数据变更成本。 7. 聚和诚通过数据整体管理平台，对数据质量进行监管，提升数据质量，并长期保持数据的高质量。
聚和诚数据治理解决方案，主要包含如下服务内容： 数据标准化——为了因解决系统中数据要素的命名混乱、定义不清，而造成的沟通障碍和关联错误，并最终导致IT系统开发和运维的成本升高。只有制定数据标准，规范数据要素的命名、定义、取值类型，实现数据标准化。 元数据管理——聚和诚有经验丰富的专家团队和众多成功案例经验的借鉴，有标准的管理体系和管理组织构建方案，以及自主研发的数据治理软件，能够保证数据治理成果的落实和贯彻。 应用影响度分析——对已经上线的系统进行整改时，需要精确评估对某个表或字段变动所影响了哪些应用程序和代码。为避免漏查而引发程序和数据的错误，就需要投入很多人力和时间去检查。通过应用影响度分析彻底解决这一问题，它能够快速定位出表和字段的变动对后续应用程序和代码的具体影响，降低检查成本，加快整改进程。 数据质量提升——通过制定数据质量标准、数据剖析、业务规则选定、数据质量诊断、改善及清理提升数据质量，并通过构建数据质量管理系统，对数据质量进行全面的管理和实施，确保数据质量管理体系的稳定和自动运行。 数据模型优化——通过逆向模型分析，清晰系统数据模型现状，通过数据模型诊断，能够全面发现数据模型中的各种错误，以当前物理模型为基础，对模型整体情况进行诊断，发现当前系统的数据模型中存在的问题，并为之提出相应的最佳解决方案，制定未来数据治理的实施方案。 提升数据质量，使数据可以发挥其真正的价值 IT部门的核心资产的数据，数据质量的提升，意味着IT部门资产的升值 数据挖掘、分析系统的价值得以体现 降低管理难度 形成数据标准，降低日常沟通、管理、新应用开发成本 清晰系统数据模型 清晰现有系统数据模型，便于系统运维 清晰现有系统数据模型，便于新应用开发 清晰现有系统数据模型的问题，便于新版本的改进。
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