方案背景

隨著大數據時代的來臨以及信息技術的發展，人們產生的數據量正在以指數級的速度在增長，并且數據正以多元結構（結構化與非結構化）趨勢發展，如此海量的、多元結構的數據就要求利用有效的方法來管理。大數據的作用體現在數據的集成、共享是否符合一定的規范，對數據的管理是否便捷，大多數單位仍然保持著傳統的數據維護模式，需要數據時直接與負責單位溝通，編寫的獨立的odi實現數據交互，這不僅會導致數據質量不高，數據源單位模糊，更重要的是難以構建數據共享的規范，在后期運維中難度增加。因此基于大數據技術的治理是刻不容緩的。

數據治理、按國際數據管理協會（DAMA）的定義，數據治理是對數據資產的管理行使權力和控制的活動集合（規劃、監控和執行），數據治理職能指導其他數據管理職能如何執行。

智能化已經成為各行各業發展與社會需求方面的必經之路,數據治理則是智能化不可缺失的一部分。

方案概述

為解決傳統的數據共享中存在的“數據質量差、數據流向混亂、數據源頭模糊、數據冗余”等問題，我們對數據中心重新建構，搭建數據治理平臺，對各業務系統數據進行梳理、采集、清洗、標準化規范存儲和應用，實現數據資產的有效管理和數據的深度共享。以經營、管理、科研、人事和財務等核心業務為中心，深入分析各系統的運行情況，旨在實現各業務系統的高效配合，實現各類源數據從采集、清洗、存儲、分析等過程的完整性，適應數據治理的需求。

利用完善的統一數倉管理系統、數據填報工具、日志處理工具、和統一數據開放平臺，使整個治理過程可管、可控、可視化，降低了數據治理的技術難度，顯著提升了工作效率。同時，通過提供管理咨詢服務和頂層架構設計，形成數據標準體系、數據工具體系、數據管理知識庫體系和數據管理流程制度體系，使數據資產成果能夠長期持續繼承、迭代和完善。