体系扶植各自为战，数据接洽关系度不足，甚至割裂

企业中有价值的数据是散落在不合的营业体系中的，因为信息化过程和阶段的不合，营业体系都是采取急用先建的策略进行。要大年夜企业万千混乱的数据中理出价值密度高的数据，人工、无体系的治理方法在数据膨胀的情况下已心有余而力不足，企业须要主动化甚至智能化的手段去解决数据的问题。在多年的实践中我们发明，主动化是大年夜数据治理的关键身分。

作为数据密集型企业，银行一向是国内数据治理的排头兵，稀有据治理相干的┞服策请求，也稀有据强化治理的请求。下面我们举几个银行的案例：

先看某大年夜型有名银行的案例。在这个案例中，我们赞助客户实现了主动支撑数据标准构建、主动规范体系数据模型、主动构建企业数据地图、主动实现数据协同变革、主动履行关键数据检核等周全主动化的数据生命周期治理，大年夜大年夜晋升了对数据治理的力度。

再来看一个城商行的案例，该城商行经由过程主动化的企业数据地图构建、主动实现数据协同变革、主动履行关键数据检核，保障了数据中间对数据的同一治理，推动了变革兼顾治理、降低了泉源营业体系在数据构造变更过程中对分析类应用的影响，大年夜而大年夜大年夜晋升了该行IT项目群的┞符体治理程度。

因为时光和篇幅的原因，我们没对电信、当局、制造业、航空业、物流业的案例进话旧绍，但在普元实施这些行业客户的时刻，无不是经由过程主动化的手段去解决数据治理问题。

我们认为，数据治理其实是环绕数据生命周期的不合阶段，开展对数据规范、治理和整治晃荡的集合。因为数据在企业中存在的形态是琐碎多样且无体系的，企业必须用整体的思路、体系化的治理策略，应用主动化的方法去解决数据治理的问题。

二、数据治理就是主动化的数据生命周期治理

我们大年夜不合行业的数据治理实施项目中提取了五种可履行的主动化手段，来解决数据生命周期中不合阶段的数据治理问题。

这五个手段分别是：

主动支撑数据标准构建

主动规范体系数据模型

主动构建企业数据地图

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本文标题：数字化转型中的自动化大数据治理

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