据戴尔易安信最新查询显现：全球大多数企业现已认识到数据的价值，受办理的均匀数据量从2016年的1.45PB添加至2018年的9.70PB。全球规划内，92%的受访者都看到了数据的潜在价值，36%的受访者当时正将数据转化为经济效益。

　　跟着数据价值的日益突显，越来越多的企业开端进行数字战略转型，有的经过数据渠道过渡到数据中台，有的直接建造数据中台。

　　所谓“无规则不成方圆”，因前史原因企业在展开进程中现已构成了体系树立的状况，聚集到数据渠道的数据都各具特色，缺少规范、规范、办理的数据现已失去了运用的价值。

　　为了规范数据处理进程，凸显数据事务价值，需对数据渠道的数据进行归纳办理，构建规范化、流程化、主动化、一体化的数据办理体系，确保数据架构规划合理、数据加工条理明晰、数据处理可管控、数据常识可传承。

　　有用的数据办理可以确保企业数据全面一起可信，然后全面开释数据财物的价值。

　　只要确保数据的规范化、规范化、可信可用，才干进一步经过数据运营、数据运用协助企业完结数据财物办理、发现内部数据问题、开掘数据价值，然后完结企业数据财物的盘活和有用运用。数据办理应该选用最简略的手法办理最有价值的数据，但在实践状况中，咱们遇到过在许多数据办理展开进程中，常见的“两不三难”的状况：

　　1）后向型办理，不一起：因前史原因，许多企业选用“先建后治”的方法，经过手艺填写、反向解析代码、脚本等的方法进行元数据探查、血缘探查、数据质量办理，过后才干发现问题，简略构成办理的内容和出产内容的不一起。

　　2）被迫型办理，不高效：当发现质量问题时建造质量渠道、需求数据字典的时分建造元数据办理渠道，将原本完好的办理体系分裂为多个体系、多个渠道，构成体系集成难度高、办理作用差。

　　3）误区型办理，难聚集：跟着中台的建造脚本和使命越来越多，原本办理数据变为了办理程序；数据办理的实质是办理数据，走入误区变成办理程序、脚本、使命，构成了办理失焦。

　　4）项目型办理，难连续：数据办理的最终方针是提高数据价值，是一个继续绵长的运营进程，需求逐渐完善、分步迭代，盼望一步到位完结数据办理是不现实的，但在实践履行进程中往往以项目交给为方针，点到为止，导致办理不全面、无连续，作用也注定是差强人意。

　　5）兼职型办理，难落地：因为每个职业、企业、单位的安排体系、数据运用、根底架构不同，需求经过方法论找到适宜企业的特有的数据办理思路，一起需求专人或专业团队进行强有力的支撑，但实践履行进程中往往是企业安排职工进行兼职办理，导致责任不明晰，主动性不强，办理作业落地困难。

　　在传统数据渠道阶段，数据办理的方针主要是做管控，为数据部分树立一个的办理作业环境，包含规范、质量等。而在数据中台阶段，用户对数据的需求继续增长，用户规划从数据部分扩展到全企业，数据办理不能再仅仅面向数据部分了，需求成为面向全企业用户的作业环境，需求以全企业用户为中心，从给用户供给服务的视点，办理好数据的一起为用户供给自助取得大数据的才干，协助企业完结数字化转型。

　　经过剖析数据办理实践展开进程中呈现的一些问题，咱们总结出了数据办理的几个要害要素：

　　1）数据办理需求体系建造：为发挥数据中台价值需求满意三个要素：合理的渠道架构、完善的办理服务、体系化的运营手法。

　　依据企业的规划、所属职业、数据量等状况挑选适宜的渠道架构；办理服务需求贯穿数据全生命周期，确保数据在收集、加工、同享、存储、运用整个进程中的完好性、准确性、一起性和实效性；运营手法则应当包含规范的优化、安排的优化、渠道的优化以及流程的优化等等方面。

　　2）数据办理需求夯实根底：数据办理需求按部就班，但在数据中台建造初期至少需求重视三个方面：数据规范、数据质量、数据安全。

　　规范化的模型办理是确保数据可以被办理的前提条件，高质量的数据是数据可用的前提条件，数据的安全管控是数据可以同享交流的前提条件。

　　3）数据办理需求IT赋能：数据办理不是一堆规范文档的堆砌，而是需求将办理进程中所发生的的规范、流程、规范落地到IT渠道上，在数据出产进程中经过前向的方法进行数据办理，防止过后稽核带来运维本钱的添加。

　　4）数据办理需求聚集数据：数据办理的实质是办理数据，因而需求加强元数据办理，补齐数据的相关特点和信息，比方：元数据、质量、安全、事务逻辑、血缘等；应经过元数据驱动的方法办理数据出产。

　　5）数据办理需求建管一体化：数据中台的数据模型血缘与使命调度的一起性是建管一体化的要害，有助于处理数据办理与数据出产口径不一起的问题，防止呈现两张皮的低效办理形式。

　　数据办理在体系层面包含数据规范、元数据、数据质量、生命周期办理、数据安全、数据财物共六大中心模块；在办理层面需求经过数据办理安排、数据办理流程进行支撑确保。数据办理是一项长时间且杂乱的体系化工程，它需求经过一系列流程规范、准则、IT才干以及继续运营等机制来确保办理作业的继续推动。数据办理的落地主张分为4个阶段：

　　1）建安排：需求打破企业内部壁垒，构建多部分一起参加的数据办理安排，提高数据办理重要性。树立数据办理专项团队，包含数据办理委员会、数据办理团队、各事务部分等层层递进的安排架构。在绩效、团队、资源等方面支撑数据办理的继续运营，到达企业数据中台的数据战略体系转型。

　　2）立规范：树立切实可行的规范化流程规范，并跟着数据中台的不断运营而继续完善，分步施行逐渐迭代。规范包含发布数据办理办理规范、数据办理流程规范、树立数据办理规范化闭环流程、清晰线上办理要求，并经过运营闭环化、流程线上化、服务集中化构成常态化机制推动数据办理作业。

　　3）选渠道：建立有用的IT渠道支撑数据办理的规范、流程、规范落地，一起确保前向的数据办理形式。数据办理实质是一项办理作业，只要出产进程可视化、出产进程可干涉，才干确保数据办理的作用，因而渠道应确保数据办理和数据出产的一体化。渠道应具有多厂家协同开发才干、数据规范化办理才干、根据元模型驱动的元数据开发办理才干、元数据血缘办理才干、根据血缘驱动的使命调度办理才干、安全分层分级办理才干以及数据质量办理才干等等根底才干才干更好的确保数据办理的落地。

　　4）重运营：数据办理是一个继续而且持久的运营进程，规范、安排、渠道的以及流程需求不断的进行迭代优化，数据质量、数据安全需求继续管控，经过事务的不断滋补逐渐完善数据中台的数据办理才干。

　　为了规范数据处理进程，凸显数据事务价值，亿信华辰自主研制的睿治包含元数据、数据规范、数据质量、数据集成、主数据、数据财物、数据交流、数据生命周期、数据安全等高度交融的9大中心模块，各模块可独立或许组合运用，打通数据办理各环节，完结了数据办理场景的全掩盖。

　　睿治的通用扩展性之高，广受好评。渠道根据各职业数据共性，选用老练模块化规划理念，完结各模块功用各职业运用场景遍及适用；渠道功用全面，模块拼装灵敏，可高效快捷完结数据从创立到消亡的全进程的监控和办理；渠道供给丰厚的服务接口，内置脚本支撑，全面满意集成、扩展需求。

　　睿治作为国内罕见的掩盖数据全生命周期的数据办理渠道，以立异的方法确保企业的事务数据在收集、汇总、转化、存储、运用整个进程中的完好性、准确性、一起性和时效性，全面为客户量身打造契合本身特征的数据办理体系。完结了数据问题一个渠道全处理，使客户从此离别东拼西凑为难局势，然后进一步提高数据办理的全面性、连贯性、继续性，真实降低了本钱。

　　亿信华辰数据中台经过收集、存储、核算，办理技能构成统一规范和口径的数据财物服务，处理数据孤岛、数据财物丢失、数据服务才干缺乏、数据价值低的问题，最终使数据可以赋能事务场景、发生事务价值。

　　全域数据不仅是传统的PC互联网加移动互联网数据的简略相加，它还包含IOT、线下数据、智能交通等范畴。构成做一个企业级的大数据处理渠道。

　　对进程数据和成果数据进行质量校验，协助企业及时发现数据质量问题，并构建数据类目体系，使企业数据规范化、模型化，协助企业完结数据办理规范化。

　　一站式建模及ETL，满意离线和实时数据开发，运用很多可视化技能，让传统的数据整合黑盒子进程变得通明可见。

　　数据财物主动生成数据查询、数据下载、数据API等多种服务方法，并能供给图形化规划器、自定义sql的方法供事务人员进行数据和服务编列，快速满意人员和体系的数据要求。

　　数据办理是一项战略性、长时间性、艰巨性、体系性、继续进行的企业内部数据优化办理作业，因而，数据办理必定是一个绵长而继续的进程，没有一针顶破天的窍门，也没有马到成功的途径，唯有企业继续不断、锲而不舍、不忘初心、不懈努力，才干到达预期方针。