企业数据治理系列二：数据治理的核心环节剖析

数据治理解决方案的核心目标，是解决企业数据管理难题、推动数据价值释放方面发挥着关键作用。

对数据治理的核心环节，网舟在多年大数据项目基础上，有着如下思考分享。

寿险，数据集成是数据治理的重要基石。企业数据管理案例中，会发现许多企业因数据源复杂多样，如ERP、CRM、OA等系统，数据无法有效整合，导致信息流通不畅。网舟的数据集成管理能够接入多种异构数据源，无论是结构化数据还是非结构化数据，都能进行抽取采集、清洗和映射转换，将分散的数据汇聚到大数据平台。这就好比将企业内各个分散的“信息孤岛”连接起来，形成一个有机的整体，为企业提供全面、准确的数据支持。

数据标准管理是保障数据质量的关键环节。众多企业在数据管理过程中，由于缺乏统一的数据标准，数据不一致性问题严重。例如，在客户信息管理中，不同部门对客户地址的填写格式不同，导致数据分析困难。网舟通过建立和管理规范的数据应用标准，明确数据的定义、格式和编码规则，消除数据的不一致性，为数据质量检查提供了清晰的依据，确保企业数据的准确性和规范性。

主数据管理对于企业实现高效运营至关重要。在网络上的相关案例中，我们看到一些企业因为主数据不统一，如供应商信息在采购、财务等部门不一致，引发了诸多管理问题。网舟的主数据管理平台对各类主数据进行全生命周期管理，保障主数据在企业内的唯一性、共享性、稳定性和有效性，避免了因数据差异导致的业务混乱，提高了企业运营效率。

数据质量管理贯穿数据全生命周期。企业在数据处理过程中，数据质量问题层出不穷，如数据缺失、错误等。网舟的数据质量管理功能支持从设计、开发到运行的全流程监控，通过数据预控及时发现潜在问题，确保数据的可靠性，为企业决策提供坚实的数据基础。

数据安全管理是企业数据治理的重要防线。随着网络安全威胁日益增多，企业数据安全面临巨大挑战。网舟帮助企业搭建数据安全分级分类体系，智能识别敏感资产，实现数据资产动态脱敏和数据库授权监控，全方位保障企业数据安全。