数据治理的关键技术

数据治理的关键技术包括数据资产管理、数据标准管理、数据质量监控、元数据管理、数据安全、数据集成与共享、数据血缘追踪、智能化数据治理平台等，它们共同确保数据的一致性、质量和安全性，并支持数据的高效利用。

数据治理的关键技术主要包括以下几个方面：

数据资产管理：

提供面向用户的场景化搜索，提供全景数据资产地图，方便快速查找资产和资产分析。

数据标准管理：

统一定制数据标准，提高包括字段、码值、数据字典管理，保障业务数据和中台数据的统一标准。

数据质量监控：

提供事前、事中、事后的数据质量体系，支持数据质量监控规则配置、告警管理等功能。

元数据管理：

元数据管理系统作为数据治理平台的前端展示门户，帮助实现对数据资产的快速检索能力，提高数据使用有效性和效率。

数据安全：

提供数据安全脱敏、安全分级和监控，基于集团数据资产实现数据安全分级管理，自动识别安全信息；提供数据访问安全行为监测，及时识别访问风险。

数据建模中心：

统一建模，提供业务系统建模和模型管理。

数据集成与共享：

数据治理技术还包括数据集成工具，用于将来自不同来源的数据整合到一个统一的数据环境中，以便进行分析和报告。

数据血缘追踪：

用于追踪数据的来源和流向，以便了解数据如何被使用和修改。

智能化数据治理平台：

集成了数据集成、数据交换、元数据管理、数据标准管理等功能，提升整体数据管理水平。

数据安全治理技术：

包括数据生命周期的安全管理、数据安全意识的培养和数据安全技术的应用。

自动化和智能化技术：

在人工智能技术的加持下，智能化数据治理等应用百花齐放，数据治理开始由劳动密集型工作向自动化、智能化转变。