数据治理——让数据更好的为企业服务
数据治理——让数据更好的为企业服务
数据治理是企业进行数据资产管理活动的基石，离开数据治理,企业将被IT系统海量数据淹没，无法更好地管理数据，发挥数据价值，具体体现如下：数据没有标准，数据出现孤岛效应，数据难以连接与共享；数据模型缺乏管理，人们无法正确理解他们的数据，更谈不上应用；缺乏有效的元数据指引，对数据和指标的业务解释口径不一，导致产生错误的决策；缺少数据血缘关系，数据影响无法理清，出现数据质量问题时，更无法追踪溯源；数据质量问题层出不穷，影响数据分析和决策的准确性。
数据治理服务能够帮助客户，打破数据孤岛，避免数据中心沼泽化，为企业数据化运营提供高质量的数据环境，驱动数据服务。
数据标准管理
数据标准管理是建立数据模型的基准语言，规范化数据模型构建和使用。
数据标准管理实现对构建数据模型的各种关键元素进行统一制定、管理，包括单词、用语、域、参考数据以及技术标准等，并直接应用于数据模型构建和审核，保障数据模型标准化和规范化。
数据模型管理
数据模型是企业数据资产蓝图重要组成部分，其管理活动是数据治理活动的关键所在。新炬网络数据模型管理提供多用户、多系统的数据正/逆向建模，实现数据模型多版本管理和检索；提供自动数据模型审核，实现与生产数据库的自动化稽核对比能力。
元数据管理
元数据是描述数据的数据，是数据有效管理，促进数据有效利用的关键。
提供元数据集中化管理能力，贯穿数据处理过程，包括企业元数据采集、存储、整合，能够帮助数据管理人员和数据应用开发人员方便快捷地找到他们关心的数据，快速理解、应用数据。
数据质量管理
数据是企业的重要战略资源，数据质量是企业数据化运营的重要基础。提高企业数据质量，才能提高企业数据竞争力，支撑企业业务发展。根据多年的数据质量管理项目经验，提出的数据质量管理方法，贯穿数据质量探查、集成、分析、改进和评估过程，帮助客户有效提高企业数据质量。