数据中台和数据治理

数据中台和数据治理是企业数字化转型中的两个关键概念，它们相互依赖、相互促进，共同推动企业数据资产的有效管理和利用。

1. 数据中台的功能定位

数据中台的功能定位是完成公司内部数据能力的抽象、共享和复用。数据中台搭建于大数据平台及数据仓库之上，将大数据平台和数据仓库所实现的功能以通用数据能力的形式提供给企业的所有部门。数据中台的建设应该贯穿数据处理的全生命周期，即从原始数据到最后产生数据价值的整个流程，且整个流程都处于数据中台的管理之下。

2. 数据治理的作用

数据治理是对企业数据资产的管理和控制的体系化过程，目的是确保数据的准确性、一致性、可靠性以及安全性。它涵盖了数据的采集、整合、处理、存储、使用和管理的各个方面，确保数据在整个生命周期内都得到了有效的管理和控制。数据治理的作用在于为企业提供统一的数据视图，解决数据孤岛问题，并确保数据的合规性和安全性。

3. 数据中台与数据治理的共生共荣关系

数据治理是数据中台的前提和基础：数据中台要实现数据的共享和服务化，必须建立在完善的数据治理的基础上。通过制定统一的数据标准、规范和流程，数据治理确保了数据的准确性、一致性和可靠性，为数据中台的运作提供了坚实的基础。

数据中台是数据治理的重要载体和实现工具：数据中台作为统一的数据服务平台，集成了数据治理的各种功能和工具。通过数据中台，企业可以更加便捷地实现数据的采集、整合、存储、处理、分析和服务，进一步推进数据治理的落地和实施。同时，数据中台还可以提供可视化的界面和工具，让用户更加直观地了解数据的状况和管理控制的操作。

数据治理与数据中台共同推动企业的数字化转型：数据治理和数据中台共同为企业提供了从数据的整合、治理到服务化的完整解决方案。通过二者的协同作用，企业可以更好地管理和利用自身的数据资产，加速数字化转型的进程。同时，它们还可以帮助企业建立更加完善的数据文化和管理体系，提高全员的数据意识和素养。

4. 数据中台的核心功能

数据清洗和标签化：数据中台提供数据清洗和标签化的功能，帮助企业清理和整理数据，使其更具可用性和准确性。通过数据清洗和标签化，企业可以确保数据的一致性和完整性。

数据融合打通：数据中台将数据定义和意义保持一致，使数据真正实时打通。随着企业业务多变，数据互联互通变得越来越重要。

数据质量自动跟踪：数据中台可以避免数据无法跟踪的问题，通过数据质量智能追踪和血缘分析，确保数据质量。

数据开发能力：数据中台中分析工具、挖掘工具、清洗工具等不同数据工具的设置可以帮助上下游企业和外部用户直接开发应用。数据中台可以将上下游工具进行傻瓜式包装，比如应用开发、应用复制、应用使用、应用评价、应用分享等功能的设置，帮助企业不同领域的用户实现数据共享、应用共享。

5. 数据治理的策略

强化元数据管理：明确元数据管理的职责，制定元数据管理规范，确保元数据的收集、存储、更新、使用等环节得到有效管理。构建元数据目录，建立企业级元数据管理系统，创建可视化的元数据目录，展示数据资产全景，支持数据搜索、导航和理解。利用元数据进行数据血缘分析、影响分析、数据沿袭等，辅助数据质量问题定位、数据变更管理、数据资产价值评估等工作。

保障数据安全：基于数据安全分级策略和数据密级保障方法，约定数据的密级（敏感数据脱敏）、传输、权限等，保障数据的安全使用。

发掘数据价值：通过数据的融合，以全局视角对各部门的数据关联比对，进行数据建模设计，在数据的关联关系中发掘更多的数据价值，支撑客户画像、商品销售分析、洞察客户消费行为等应用场景。

提升数据质量：形成质量规则定义、检核、整改、度量反馈的闭环机制。对融合的数据进行强化检核，确保数据的可用性和安全性，为数据交换和共享做好质量保障。