数据治理是指对组织中使用的数据的可靠性、可用性、完整性和安全性的统一管理。数据治理是一个长期、复杂的体系化工程，涉及数据标准、数据质量、主数据、元数据、数据安全等多个方面。中软国际在服务客户的过程中，向客户和竞争对手学习，打磨出元数据管理，数据标准，数据集成共享交换等子产品，沉淀出一体化的智能数据治理运营体系，为企业量身定制数据治理整体解决方案。

01多元数据集成 破除数据孤岛

对于大部分企业来讲，数据孤岛是企业推进数字化转型过程中的一重大阻碍。Forrester(国际知名调研机构)曾发文表示，82%的企业都存在数据孤岛的现象，企业数据零散分布在多个业务系统内，共享性差，各自为政，很大程度上直接制约了企业的管理效率，造成数据重复、数据不准确、效率低、数据协同差等问题。

针对数据壁垒，中软国际推出数据集成管理系统，用于企业多元异构的数据融合，解决企业内部关系型数据库、非关系型数据库、大数据平台、文件系统等复杂异构数据源之间，大数据高并发下的数据交互和数据同步等问题，充分实现各业务数据的共享和分发，从根本上彻底打通企业内部的数据孤岛。

02元数据管理 理清数据的来龙去脉

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，中软国际元数据管理平台支持元数据采集、元数据版本管理，血缘/影响分析实现对数据的元数据信息管理，打通不同数据源以及不同库表中数据之间的联系，实现数据资产全景地图可视化展示，为数据的全链路分析提供依据。

数据治理的前提是要有数据，要求数据类型全且量足够大，并尽可能地覆盖数据流转的各个环节，而元数据是所有系统、文档和流程中包含的所有数据的语境。在企业级组织中，元数据就相当于数据的说明书，有了完善的元数据，使用者才能了解企业都有什么数据，它们分布在哪里，数据的业务含义是什么。元数据如果没有全局统一的数据描述信息及系统化管理，它将带来数据定位模糊、数据血缘追溯困难、数据管理效能低下、数据依赖混乱等问题。

03数据质量管理 贯穿数据全生命周期

当数据量不断激增，数据类型、数据来源越来越丰富、随着数据流的复杂所衍生出数据质量的问题也越来越严重，使得数据质量管理的重要性日渐凸显。准确、完整、详实的数据质量管理可以更好地服务组织规模化的数据智能落地。而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。

为破解数据质量管理痛点，中软国际推出数据质量管理系统，贯穿数据处理事前、事中、事后全流程，提供全方面、多维度质量稽核的服务能力，保障数据的完整性、准确性、稳定性、唯一性、规范性、及时性;分布式监控服务架构，实现数据质量的自动检核，形成质量报告，形成数据质量管理闭环。

04主数据管理 构建黄金数据

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。

基于此，中软国际主数据管理系统提供统一主数据定义、编码、审核、管理及分发能力;支持主数据标准管理、质量管理、采集、发放等生命周期管理，帮助企业建设统一主数据管理体系，提高跨部门协同研发效率。

数据治理是企业战略、组织架构、数据标准、管理规范、数据文化、技术工具等企业组织各维度的综合体工程。

从企业战略侧而言，数据治理是所有运维数据应用的根基，数据治理的好坏直接影响所有数据应用的价值，也决定了组织的数据资产能否得到沉淀，能否充分地发挥价值。

从技术落地层而言，数据治理是一个复杂的系统工程，涉及到多个领域，既要做好顶层设计，又要解决好统一标准、统一消费、统一管理、统一技术等问题，同时也要解决好数据采集、数据清洗、数据对接和应用集成等相关问题。

中软国际智能数据治理团队以丰富的数据治理经验、稳健的数据平台，将多年的用户数据治理方法、成效与案例形成有效的知识，通过赋能与共创实现运维知识的复用共享，实现数据治理同数据应用的敏捷化整合，为企业提供具有融合、敏捷、智能的整合解决方案，让数据治理一个平台全解决，真正释放企业的数据价值，实现企业的高质量发展。

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