Data Governance

企业级数据治理服务从数据混乱到数据可管、可用、可增长

围绕数据标准建设、主数据统一、质量监控、资产梳理、标签体系与字段治理展开,帮助企业打通 CRM、ERP、财务、供应链等多系统数据,形成持续运营的数据治理机制。

标准覆盖
268 项
质量规则
129 条
治理对象
客户 / 商品
达标率
97.6%

核心治理能力矩阵

数据标准建设

建立字段命名、编码规则、口径说明、数据字典与标签定义。

主数据治理

统一客户、商品、供应商、组织、项目等对象的唯一标识。

数据质量治理

围绕完整性、准确性、一致性、及时性等规则持续监控。

资产盘点台账

梳理表库、报表、接口与字段血缘,形成资产目录。

方案与资讯内容

数据治理解决方案、案例与资讯

数据治理如何塑造企业的核心竞争力?

数据治理如何塑造企业的核心竞争力?

数据治理是指对企业的数据资产进行规划、管理、监督和控制的过程,旨在确保数据的准确性、完整性、可靠性和安全性,从而提高数据的价值和创新能力。

2024-03-28 · 715 次浏览
筛斗数据治理:让数据发挥最大价值

筛斗数据治理:让数据发挥最大价值

数据被视为新时代的战略资源,但只有经过系统治理,数据资产才能真正释放价值。筛斗数据可为企业客户提供完整的数据治理解决方案,通过数据治理提升企业的数据质量和决策质量,是推动数字化转型的重要一环。企业要高度重视,持之以恒地推进数据治理,培养数据文化,建立规范体系,充分发挥数据资产的价值。

2024-03-27 · 820 次浏览
几种常见的数据治理框架

几种常见的数据治理框架

在企业数据中台体系建设过程中,数据治理,是避免不掉的课题,如果从数据治理的不同语境上看,数据治理可分为宏观语境下的数据治理与微观语境下数据治理。从宏观语境上看,企业级的数据治理,是一项持续的,系统性的工程,包括数据战略,数据治理架构,组织与保障体系,运营机制,技术与工具等。

2024-03-27 · 14524 次浏览
浅谈从数据采集到数据治理

浅谈从数据采集到数据治理

构建完善的数据管理体系对于企业发展具有重要意义。企业需要明确数据管理目标,制定数据管理策略,建立数据治理框架,实施数据管理流程,建立数据管理组织,应用数据管理技术。通过这些措施,企业可以实现高效的数据管理,充分发挥数据的价值,为企业的发展提供有力支持。

2024-03-27 · 1019 次浏览
数据安全治理与数据价值

数据安全治理与数据价值

数据安全治理目标主要是以下三个,合规、安全、还有就是价值。安全合规是基础,价值创造是目标。价值这块我后面针对问题进行细细阐述。

2024-03-27 · 793 次浏览
为什么需要数据安全治理?

为什么需要数据安全治理?

无论是出于国家要求、数据特性、还是我们企业最终价值创造,数据安全治理是必须开展的工作。

2024-03-27 · 736 次浏览
筛斗数据:数据治理包括哪些内容?

筛斗数据:数据治理包括哪些内容?

为了实现有效的数据治理,需要制定相应的策略和措施。首先,要明确数据的所有权和管理责任,建立组织的数据管理框架。其次,要制定并执行数据质量标准和数据管理流程,确保数据的准确性和一致性。同时,要定期进行数据审计和监控,确保数据的合规性和可靠性。最后,要提高人员的意识和技能水平,加强培训和教育。

2024-03-26 · 774 次浏览
企业数据治理需要注意什么?

企业数据治理需要注意什么?

数据治理是一个持续性的服务,而不是一个有着明确范围的一锤子买卖。不能只依靠发现问题之后去处理,更应有前瞻意识,时刻保持监督与检查。我们唯一能做的是根据业务发展和产品迭代状况,及时调整数据治理的规则。

2024-03-25 · 683 次浏览
为什么要实施数据治理

为什么要实施数据治理

数据治理是所有数据应用的基础和根基,它的好坏直接影响数据应用过程中的价值体现。同时,数据治理也是一个组织进行数据资产沉淀的基础,直接决定了一个组织的数据资产能否得到有效的沉淀,以及在数据应用过程中能否充分发挥数据价值。

2024-03-25 · 716 次浏览