数据治理是一项长期且复杂的系统工程，它涵盖了数据标准、数据质量、主数据、元数据以及数据安全等多个领域。筛斗数据治理平台，正是为了解决企业在数据治理过程中面临的挑战而设计的，筛斗数据治理平台全面覆盖数据治理10大领域，采用微服务架构，融合度高，延展性强。本文将以十团科技的数据治理产品体系及其最佳实践为基础，深入探讨筛斗在构建企业级数据基础能力时，如何建立全面的数据管理规则体系，激活数据资产，确保数据管理的正确性和有效性，从而实现数据融合应用能力的全面提升。
集成多源数据，破除数据孤岛
随着企业数字化转型的深入，数据孤岛现象日益凸显，成为众多企业在数字化道路上的主要障碍。针对数据壁垒，筛斗科技数据治理平台可实现若干个业务子系统之间进行数据或者文件的传输和共享，提高信息资源的利用率，保证了分布在异构系统之间的信息的互联互通，完成数据的收集、集中、处理、分发、加载、传输，构造统一的数据及文件的传输交换。
各场景精准施措，实现数据的高质量管理
元数据管理，理清数据的来龙去脉。元数据是企业中用来描述数据的数据。元数据管理是企业数据治理的基础，元数据管理可以帮助业务分析师、系统架构师、数据仓库工程师和软件开发工程师等相关干系人清楚地知道企业拥有什么数据，它们存储在哪里，如何抽取、清理、维护这些数据并指导用户使用。
为了更好的做好元数据管理，充分发挥元数据在数字化转型过程中的作用，筛斗数据治理平台支持元数据采集服务、应用开发支持服务、元数据访问服务、元数据管理服务和元数据分析服务，通过丰富的元数据分析和检核，帮助各行各业用户获得更多的数据洞察力，进而挖掘出隐藏在数据中的价值。
主数据管理，构建企业“黄金数据”。主数据是指满足跨部门业务协同需要的，反映核心业务实体状态属性的企业基础信息，横跨多个部门或者在多个系统中被重复使用，具有高价值、高共享、稳定标准化等特点，被视为企业的“黄金数据”，以工业制造业举例，常见的主数据有机器设备，原材料，生产温度，湿度，投料比等都属于主数据。主数据管理是为了消除数据冗余、提高数据处理效率、提升组织协同力。
基于主数据管理要点，筛斗科技数据治理平台可为各业务系统数据调用提供黄金数据，保证各个系统间共享数据的一致性、完整性、可控性、通用性、正确性，帮助企业创建并维护主数据的单一视图，从而提高数据质量，统一商业实体定义，简化改进商业流程并提高业务的响应速度。主要功能包括：主数据模型、主数据编码、主数据管理、主数据清洗、主数据质量、主数据集成等。
数据质量管理，全面消除“脏数据”。众所周知，要体现数据价值，前提就是数据质量的保障。缺乏数据质量管理会导致脏数据、重复数据、数据缺失、数据不一致等问题。如果基于这些有问题的数据做决策支持，或做业务办理，将会得到灾难性的结果，让领导层和数据使用方对大数据失去信心。
为破解数据质量管理痛点，筛斗数据治理平台内置了十多种质量规则类型，覆盖所有数据质量问题，并支持数据质量检查方案的定义和管理。同时提供多种形式的数据质量分析报告及可视化的统一调度整改计划，全方位保障提升数据质量。
数据标准管理，保障数据一致性。“车同轨、书同文”，数字化时代，数据标准化是企业进行数字化转型的根基。数据标准与企业数据管理的每个域都相关，是数据治理工作的最基础内容。数据标准是对数据类型、长度、归属部门等定义一套统一的规范，以保障不同业务系统之间可以做到对同样的数据理解统一和使用统一。
应对数据标准问题，筛斗数据治理平台提供了一套完整的数据标准管理流程及办法，通过统一的数据标准制定和发布等一系列的活动，结合制度约束、系统控制等手段，实现企业大数据平台数据的完整性、有效性、一致性、规范性、开放性和共享性管理。
清晰地数据资产管理，实现数据价值最大化
筛斗数据治理平台可以通过定义、盘点、规划无序的数据类和应用类资源，提供全局统一的数据资产门户，开发授权丰富、高效、安全的数据服务方式，构建主题明确、服务完善、权责清晰的数据资产管理体系，充分释放数据要素在业务中价值。
企业数据治理是一项至关重要的系统性工程，对于企业的长远发展具有深远的影响。因此，企业需要深刻理解数据治理的重要性，并积极推动其实施，以提升企业的数据质量。作为数据治理领航者，未来筛斗数据治理平台将始终聚焦于企业的数据治理需求，持续完善和优化数据治理产品体系及其最佳实践，协助企业高效管理和控制数据的收集、整合、清洗、处理等环节，确保数据资产的质量，从而充分释放数据的潜在价值。
