数据为王，治理先行，在数字化转型浪潮下，越来越多的企业日益重视数据治理，希望通过数据治理将海量的数据转化成为高价值的数据资产，释放数据效能。

根据DAMA定义，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。通俗地说，数据治理是将企业中不同来源、不同格式的海量杂乱数据转化为具有统一规范、统一格式的高质量数据。

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。本文基于科杰科技数据治理产品体系及最佳实践，以产品为锚解读科杰科技在构建企业级数据底座过程中，如何建立全数据管理规则体系，盘活数据资产，进而进行正确且有效的数据管理，实现数据融合应用能力全面提升。

集成多源数据，破除数据孤岛

对于大多数企业来讲，数据孤岛一直是企业推进数字化转型过程中的一大顽疾。国际权威调研机构Forrester调研发现，82%的企业都存在数据孤岛的现象，数据零散在在多个业务系统中，各自定义、共享性差，不同部门数据的“各自为政”很大程度上制约了企业的管理，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，科杰科技推出数据同步系统Keen Dsync，用于企业多源数据融合，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。

元数据管理，理清数据的来龙去脉

数据治理的前提是要有数据，并且要求数据类型全、量大，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。作为用来描述数据的数据，元数据本身带有技术属性和业务属性。在企业级组织中，元数据就如数据的说明书，有了完善的元数据数据，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。

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，科杰科技元数据管理平台支持元模型管理、元数据采集、元数据维护，实现对数据的元数据信息进行管理，从而打通不同数据源以及不同库表中数据之间的联系，为数据的全链路分析提供依据。

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，科杰主数据管理平台(Keen MDM)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，科杰科技推出数据质量平台(Keen DQM)，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;支持离线/实时任务、资源实时监控，秒级数据巡检;分布式监控服务架构，实现对数据从事前中后期全方位质量监控。

不仅如此，科杰科技数据标准平台(Keen DSM)也为数据质量管理提供规则和约束，平台涵盖数据标准的查询、创建、审核、发布、落地映射、任务稽核等功能，保证数据生产和引用的规范性一致性，通过规范模型构建，任务命名等多场景的标准实现，督促数仓建设及业务库按照数据标准进行落地。

数据治理是关乎企业长远发展的系统性工程，企业管理者应充分认识到数据治理的重要程度，积极推动数据治理工作，提高企业数据质量。科杰科技将紧密围绕企业数据治理需求，不断优化数据治理产品体系及最佳实践，助力企业完成数据收集、融合、清洗、处理等过程进行管理和控制,保障数据资产的质量,释放数据效能。