數據治理最簡單的方法

A. 企業怎樣建立完整的數據治理體系

大數據智能時代，管理不再是傳統的做法，一套完善的數據管理體系是企業長遠要生存的必須擇決。我們的生活已經離不開大數據，企業的數據管理不僅能提高員工的工作效率，提高員工的積極性，管理成本也是大大的減少，又能實現管理輕松，解放老闆！

那怎麼樣才能建立和制定完善的大數據制度標准化？其實很簡單，在原來的企業架構上導入數據積分管理即可，不必大刀闊斧的改革，方便省時。怎樣做？首先根據每個不同部門、崗位、職責等制定標準的積分規則，如下圖

在積分管理系統上根據分類，設置企業文化、工作職責、規章制度、能力等積分規則。例如企業文化規則的制定：

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導入規則後，就可根據每個的員工的所作所為點擊加入積分，自動錄入自動匯總排名，每個員工有自己的賬號，實時了解積分狀況，起到相互攀比，相互激勵的作用，積分跟升職、獎金、漲工資、福利待遇、評獎評優，甚至可以跟一切獎勵機制掛勾。更可配合薪酬制度一起使用

A.將工資細分模塊，根據目標完成度，發放相應工資，充分激勵能者多勞，減少企業閑耗。

B.根據不同職位，設置不同比重的薪酬架構，最大程度激勵員工積極性。

C.每個職位的績效考核，必須有明確的數據指標作為標准，以結果為導向，員工的激勵與壓力並行。

當然薪酬設計要掌握平衡點，這個很重要。

積分有多樣的換算方法，有按產值、按天數、按事件等換算方法，符合多樣的企業使用。

員工的行動有數據指引，做的好的獎勵積分，鼓勵員工再接再厲，是認可員工的最有效做法，員工做錯了實行扣分提醒教育，比扣錢更容易接受，畢竟積分可以再掙回來，積分越高，員工的成就感越強，地位越高，歸屬感越強，這是金錢無法做到的另一優點。數據化積分管理公示平台可對公司的運營狀況了如指掌，支持移動端，實現輕松管理，解決了傳統的人盯人管理的困境，解放老闆卻又業績提升。時代變遷，各行各業的企業轉變傳統管理，引入數據化積分管理，利用積分激勵員工爭著做事、多做事，幫助公司有效管理！

B. 如何成功實現數據治理

隨著信息技術的飛速發展，各領域的數據量都在爆發式增長，尤其在雲計算、物聯網、移動互聯網等it技術得到廣泛應用之後，數據的增長實現了從量變到質變的轉型，大數據如浪潮般席捲而來，人類社會進入大數據時代。大數據不僅僅只是一次顛覆性的技術革命，更是一場思維方式、行為模式與治理理念的全方位變革，尤其在治理領域，大數據帶來了巨大的變革潛力和創新空間。在「全面深化改革，推進國家治理體系和治理能力現代化」的時代背景下，應充分重視大數據在治理中的重要價值，牢牢抓住大數據為治理提供的創新機遇，切實提高各級部門的治理能力。
一、大數據為治理理念轉型帶來新機遇
治理理念的轉型是提升治理能力的前提，理念的轉型需要新文化、新思維的融入，大數據所蘊含的數據文化與數據思維恰好可以為治理理念轉型提供突破口，基於大數據探索治理的多元、多層、多角度特徵，最終實現以為主體的管制理念向以協同共治、公共服務為導向的治理理念的轉型。在大數據時代，治理的依據不再是個人經驗和長官意志，而是實實在在的數據，在過去深入群眾、實地調研考察的基礎上，系統採集的客觀數據和實證分析的科學結果將成為最為重要的決策依據。「尊重事實、推崇理性、強調精確」的特徵和「用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新」的理念將成為治理理念轉型的核心要義。
二、大數據為治理模式創新帶來新機遇
大數據通過把數學演算法運用於海量數據，從數據中尋找相關關系，通過這種相關性預測事情發生的可能性，這是大數據方法論的核心思想。此外，依託於大數據技術和，通過、眾包等靈活的組織方式，可以推動治理的組織架構從科層、分割、封閉向開放、協同、合作轉型，因此把大數據的方法和手段引入到治理領域，是實現治理模式創新的有效路徑。基於上述方法論，大數據為治理模式創新帶來的新機遇主要包括：從粗放式管理到精細化治理、從單兵作戰型管理到協作共享型治理、從被動響應型管理到主動預見型治理、從電子政務管理到2.0治理、從風險隱蔽型管理到風險防範型治理，最終實現全面數據驅動的治理模式創新。
三、大數據為決策科學化帶來新機遇
隨著公共事務的日益復雜，僅憑個人感知已經很難全面了解所有正在發生的事情並做出正確判斷，部門想要提高決策的科學性，就需要把大數據思維與技術運用到治理與決策中，依靠大規模數據的收集來直觀呈現經濟社會運行規律，通過相應的數據挖掘來輔助部門進行科學決策。大數據為決策科學化帶來的機遇主要體現在兩個方面：首先，在決策的制定階段，大數據背景下，決策不再是個別領導幹部「拍腦袋」做出的，而是通過「用數據說話」，讓聽得見炮火的人（數據）做出決策，這樣的決策是在對客觀數據進行科學分析、充分了解客觀現實的基礎上做出的，這樣大大提高了決策的精準性、適用性和科學化水平；其次，在決策實施效果的跟蹤反饋階段，通過物聯網和社交網路的普及，大量的客觀數據能夠快速匯集給決策者，通過這些數據對決策的實施過程和效果進行實時監控，能夠更全面地掌握決策的實施效果和下一步的改進方向。
四、大數據為服務效能提升帶來新機遇
提升服務效能是治理能力提升的重要支撐，也是大數據背景下服務型建設的關鍵所在，在治理的范疇下，提升服務效能主要包括部門行政審批的效率提升和公共服務產品的質量提高兩個方面。在提升行政審批效率方面，大數據可以打通各個部門的信息孤島，打破各部門數據的條塊分割，通過構建統一的行政審批雲，讓數據為老百姓「跑腿辦事」，省去了「跑斷腿、磨破嘴，辦事跑十幾個部門，蓋幾十個公章」的苦惱和無奈，這樣既提高了行政審批效率，又節約了開支。在提高公共服務產品質量方面，大數據通過對公共服務產品數據和服務對象數據的挖掘、分析，提升公共服務產品供給的精準化、分層化、個性化；通過公共數據的開放和兼容，讓公眾參與到公共服務產品設計、提供和監督等各個環節，實現公共服務產品質量的提高。

C. 簡述數據管理的三種方法

1、單個雲包括存儲和應用程序
2、應用程序在雲端，存儲在本地
3、應用程序在雲端，而且數據緩存也在雲端，存儲在本地

在第一種情況下，通過將所有的內容都放在單個雲服務商來節省帶寬成本，但是這會產生一些(供應商)鎖定，這個通常與 CIO 的雲戰略或者風險防範計劃所沖突。
第二種方案是僅僅保留應用程序在雲端所收集的數據，並且以最小的方式傳輸到本地存儲。這就需要仔細的考慮策略，其中只有最少使用數據的應用程序部署在雲端。
第三種情況就是將數據緩存在雲端，應用程序和存儲的數據被存儲在本地。這也就意味著分析、人工智慧、機器學習可以在內部運行而無需把數據向雲服務商上傳，然後處理之後再返回。緩存的數據僅僅基於應用程序對雲的需求，甚至進行跨多雲的部署緩存。
企業應根據數據量以及數據的敏感度去進行衡量，判斷是選擇哪一種儲存方式更適合，這樣才能做出對企業發展有益的決策。

D. 目前數據管理的主要方法是哪個

數據管理的主要方法是（B、文件系統和操作系統）。

資料庫管理技術是指對數據的分類、組織、編碼、存儲、檢索和維護的技術，數據管理技術的發展經過3個階段：人工階段、文件系統階段和資料庫階段。

利用計算機硬體和軟體技術對數據進行有效的收集、存儲、處理和應用的過程。其目的在於充分有效地發揮數據的作用。實現數據有效管理的關鍵是數據組織。

(4)數據治理最簡單的方法擴展閱讀：

在資料庫系統中所建立的數據結構，更充分地描述了數據間的內在聯系，便於數據修改、更新與擴充，同時保證了數據的獨立性、可靠、安全性與完整性，減少了數據冗餘，故提高了數據共享程度及數據管理效率。

由於每一個文件都是獨立的，當需要用到相同的數據時，必須建立各自的文件，數據還是無法共享，也會造成大量的數據冗餘。

數據不具有獨立性，在此階段數據仍然不具有獨立性，當數據的結構發生變化時，也必須修改應用程序，修改文件的結構定義；而應用程序的改變也將改變數據的結構。

E. 數據治理總體解決方案

數據治理流程是從數據規劃、數據採集、數據儲存管理到數據應用整個流程的無序到有序的過程，也是標准化流程的構建過程。

根據每一個過程的特點，我們可以將數據治理流程總結為四個字，即「理」、「采」、「存」、「用」。

1.理：梳理業務流程，規劃數據資源

對於企業來說，每天的實時數據都會超過TB級別，需要採集用戶的哪些數據，這么多的數據放在哪裡，如何放，以什麼樣的方式放？

這些問題都是需要事先進行規劃的，需要有一套從無序變為有序的流程，這個過程需要跨部門的協作，包括了前端、後端、數據工程師、數據分析師、項目經理等角色的參與。

2.采：ETL採集、去重、脫敏、轉換、關聯、去除異常值

前後端將採集到的數據給到數據部門，數據部門通過ETL工具將數據從來源端經過抽取(extract)、轉換(transform)、載入(load)至目的端的過程，目的是將散落和零亂的數據集中存儲起來。

3.存：大數據高性能存儲及管理

這么多的業務數據存在哪裡？這需要有一高性能的大數據存儲系統，在這套系統裡面將數據進行分門別類放到其對應的庫裡面，為後續的管理及使用提供最大的便利。

4.用：即時查詢、報表監控、智能分析、模型預測

數據的最終目的就是輔助業務進行決策，前面的幾個流程都是為最終的查詢、分析、監控做鋪墊。

這個階段就是數據分析師的主場，分析師們運用這些標准化的數據可以進行即時的查詢、指標體系和報表體系的建立、業務問題的分析，甚至是模型的預測。

F. 一文讓你分清數據管理與數據治理

一文讓你分清數據管理與數據治理
當我們談數據資產管理時，我們究竟在談什麼？就目前而言，我們談論得最多的非數據管理和數據治理這兩個概念莫屬。但是對於這兩個概念，兩者的准確定義是什麼，具體區別又是什麼，仍是困擾著許多人的關鍵問題。
數據管理和數據治理有很多地方是互相重疊的，它們都圍繞數據這個領域展開，因此這兩個術語經常被混為一談。
此外，每當人們提起數據管理和數據治理的時候，還有一對類似的術語叫信息管理和信息治理，更混淆了人們對它們的理解。關於企業信息管理這個課題，還有許多相關的子集，包括主數據管理、元數據管理、數據生命周期管理等等。
於是，出現了許多不同的理論（或理論家）描述關於在企業中數據/信息的管理以及治理如何運作：它們如何單獨運作？它們又如何一起協同工作？是「自下而上」還是「自上而下」的方法更高效？
為了幫助大家弄明白這些術語以及它們之間的關系，本文將著重定義它們的概念，並指出它們的區別，這些定義和區別源自於國際公認的以數據為中心的相關組織，同時還會在一些觀點上展開詳細的探討。
數據管理包含數據治理
在說明數據和信息的區別之前，最好從「治理是整體數據管理的一部分」這個概念開始，這個概念目前已經得到了業界的廣泛認同。數據管理包含多個不同的領域，其中一個最顯著的領域就是數據治理。CMMi協會頒布的數據管理成熟度模型（DMM）使這個概念具體化。DMM模型中包括六個有效數據管理分類，而其中一個就是數據治理。數據管理協會（DAMA）在數據管理知識體系（DMBOK）中也認為，數據治理是數據管理的一部分。在企業信息管理（EIM）這個定義上，Gartner認為EIM是「在組織和技術的邊界上結構化、描述、治理信息資產的一個綜合學科」。Gartner這個定義不僅強調了數據/信息管理和治理上的緊密關系，也重申了數據管理包含治理這個觀點。
治理與管理的區別
在明確數據治理是數據管理的一部分之後，下一個問題就是定義數據管理。治理相對容易界定，它是用來明確相關角色、工作責任和工作流程的，確保數據資產能長期有序地、可持續地得到管理。而數據管理則是一個更為廣泛的定義，它與任何時間採集和應用數據的可重復流程的方方面面都緊密相關。例如，簡單地建立和規劃一個數據倉庫，這是數據管理層面的工作。定義誰以及如何訪問這個數據倉庫，並且實施各種各樣針對元數據和資源庫管理工作的標准，這是治理層面的工作。數據管理更廣泛的定義包含DATAVERSITY上大部分主題為數據管理的文章和博客，其中有一部分是特別針對數據治理的。一個更廣泛的定義是，在數據管理過程中要保證一個組織已經將數據轉換成有用信息，這項工作所需要的流程和工具就是數據治理的工作。
信息與數據的區別
在上文關於數據管理的第三個定義中，提到了數據和信息的區別。所有的信息都是數據，但並不是所有的數據都是信息。信息是那些容易應用於業務流程並產生特定價值的數據。要成為信息，數據通常必須經歷一個嚴格的治理流程，它使有用的數據從無用數據中分離出來，以及採取若干關鍵措施增加有用數據的可信度，並將有用數據作為信息使用。數據的特殊點在於創造和使用信息。在Gartner的術語表中，沒有單獨解釋數據管理和數據治理的概念，取與代之的是重點介紹了信息治理和信息管理的概念。
數據治理主要圍繞對象：角色
與正式的數據治理流程相關的角色是有限的。這些角色通常包括高層的管理者，他們優化數據治理規劃並使資金籌集變得更為容易。這些角度也包括一個治理委員會，由個別高層管理者以及針對治理特定業務和必要流程而賦予相應職責的跨業務部門的人組成。角色也包括數據管理員，確保治理活動的持續開展以及幫忙企業實現業務目標。此外，還有部分「平民」管理員，他們雖然不會明確被指定為數據管理員，但他們仍然在各自業務領域里的治理流程中扮演活躍的角色。
有效的治理不僅需要IT的介入，這是人們的普遍共識。尤其當業務必須更主動地參與到治理方式和數據管理其他層面（例如自助數據分析）的時候，目的是要從這些工作參與中獲益。在更多的案例中，特定領域的治理可以直接應用於業務。這就是為什麼治理僅需要IT的介入是一個過時且應該擯棄的觀點。
數據治理主要圍繞對象：領域
數據治理包含許多不同方面的領域：
●元數據：元數據要求數據元素和術語的一致性定義，它們通常聚集於業務詞彙表上。
●業務詞彙表：對於企業而言，建立統一的業務術語非常關鍵，如果這些術語和上下文不能橫跨整個企業的范疇，那麼它將會在不同的業務部門中出現不同的表述。
●生命周期管理：數據保存的時間跨度、數據保存的位置，以及數據如何使用都會隨著時間而產生變化，某些生命周期管理還會受到法律法規的影響。
●數據質量：數據質量的具體措施包括數據詳細檢查的流程，目的是讓業務部門信任這些數據。數據質量是非常重要的，有人認為它不同於治理，它極大提升了治理的水平。
●參考數據管理：參考數據提供數據的上下文，尤其是它結合元數據一起考慮的情況下。由於參考數據變更的頻率較低，參考數據的治理經常會被忽視。
雖然上述提及的是數據治理在數據管理中所負責的特定領域，但一個至關重要的問題在於，所有組織里的數據必須持續堅持數據治理的原則。
數據建模
數據建模是依賴於數據治理的另一個數據管理中的關鍵領域，它結合了數據管理與數據治理兩者進行協調工作。可以說，為了將數據治理擴展到整個組織，利用一個規范化的數據建模有利於將數據治理工作擴展到其他業務部門。遵從一致性的數據建模，令數據標准變得有價值（特別是應用於大數據）。一個確保數據治理貫穿整個企業的最高效手段，就是利用數據建模技術直接關聯不同的數據治理領域，例如數據血緣關系以及數據質量。當需要合並非結構化數據時，數據建模將會更有價值。此外，數據建模加強了治理的結構和形式。
關鍵的不同點
數據管理其他方面的案例在DMM中有五個類型，包括數據管理戰略、數據質量、數據操作（生命周期管理）、平台與架構（例如集成和架構標准），以及支持流程（聚集於其他因素之中的流程和風險管理）。在此重申一點，數據治理和數據管理非常接近是有事實支撐的，數據質量經常被視為與數據治理相結合，甚至被認為是數據治理的產物之一。也許，情景化這兩個領域的最好辦法，在於理解數據治理是負責正式化任何數據管理當中的流程，數據治理本身著重提供一整套工具和方法，確保企業在實際上治理這些數據。雖然數據治理是數據管理中的一部分，但後者必須要由前者來提供可靠的信息到核心業務流程。

G. 數據安全治理怎麼做，涉及到的數據安全產品主要包括哪些

通過對數據的分類分級、使用狀況梳理、訪問控制以及定期的稽核實現數據的使用安全。 1.了解數據資產狀況！
知道數據資產同時都在被誰使用！
掌握數據使用者有哪些角色擁有哪些許可權！
清晰哪些數據是敏感數據安全級別是怎樣劃分的！ 2、防禦黑客入侵!
確保敏感數據與機密數據存儲安全！
有效控制敏感數據訪問過程中，執行環節！
保障測試、開發和分析環境中，數據脫敏可用！
對數據資產在流轉分發中進行有效安全管控！ 3、針對數據使用訪問過程中潛在風險進行告警！
快速實現對數據使用中異常行為的監控！
及時對成百上千個業務系統和資料庫賬號、許可權的變化狀況進行追蹤！ 這是在網上看到的北京安華金和科技有限公司的介紹。具體建議你還是電話聯系咨詢比較好。

H. 如何實現成功的數據治理

從技術實施角度看，數據治理包含「理」「采」「存」「管」「用」這五個步驟，即業務和數據資源梳理、數據採集清洗、資料庫設計和存儲、數據管理、數據使用。

數據資源梳理：數據治理的第一個步驟是從業務的視角釐清組織的數據資源環境和數據資源清單，包含組織機構、業務事項、信息系統，以及以資料庫、網頁、文件和 API 介面形式存在的數據項資源，本步驟的輸出物為分門別類的數據資源清單。

數據採集清洗：通過可視化的 ETL 工具將數據從來源端經過抽取 (extract)、轉換 (transform)、載入 (load) 至目的端的過程，目的是將散落和零亂的數據集中存儲起來。

基礎庫主題庫建設：一般情況下，可以將數據分為基礎數據、業務主題數據和分析數據。基礎數據一般指的是核心實體數據，或稱主數據，例如智慧城市中的人口、法人、地理信息、信用、電子證照等數據。主題數據一般指的是某個業務主題數據，例如市場監督管理局的食品監管、質量監督檢查、企業綜合監管等數據。而分析數據指的是基於業務主題數據綜合分析而得的分析結果數據，例如市場監督管理局的企業綜合評價、產業區域分布、高危企業分布等。那麼基礎庫和主題庫的建設就是在對業務理解的基礎上，基於易存儲、易管理、易使用的原則抽像數據存儲結構，說白了，就是基於一定的原則設計資料庫表結構，然後再根據數據資源清單設計數據採集清洗流程，將整潔干凈的數據存儲到資料庫或數據倉庫中。

元數據管理：元數據管理是對基礎庫和主題庫中的數據項屬性的管理，同時，將數據項的業務含義與數據項進行了關聯，便於業務人員也能夠理解資料庫中的數據欄位含義，並且，元數據是後面提到的自動化數據共享、數據交換和商業智能（BI）的基礎。需要注意的是，元數據管理一般是對基礎庫和主題庫中（即核心數據資產）的數據項屬性的管理，而數據資源清單是對各類數據來源的數據項的管理。

血緣追蹤：數據被業務場景使用時，發現數據錯誤，數據治理團隊需要快速定位數據來源，修復數據錯誤。那麼數據治理團隊需要知道業務團隊的數據來自於哪個核心庫，核心庫的數據又來自於哪個數據源頭。我們的實踐是在元數據和數據資源清單之間建立關聯關系，且業務團隊使用的數據項由元數據組合配置而來，這樣，就建立了數據使用場景與數據源頭之間的血緣關系。 數據資源目錄：數據資源目錄一般應用於數據共享的場景，例如政府部門之間的數據共享，數據資源目錄是基於業務場景和行業規范而創建，同時依託於元數據和基礎庫主題而實現自動化的數據申請和使用。

質量管理：數據價值的成功發掘必須依託於高質量的數據，唯有準確、完整、一致的數據才有使用價值。因此，需要從多維度來分析數據的質量，例如：偏移量、非空檢查、值域檢查、規范性檢查、重復性檢查、關聯關系檢查、離群值檢查、波動檢查等等。需要注意的是，優秀的數據質量模型的設計必須依賴於對業務的深刻理解，在技術上也推薦使用大數據相關技術來保障檢測性能和降低對業務系統的性能影響，例如 Hadoop，MapRece，HBase 等。

商業智能（BI）：數據治理的目的是使用，對於一個大型的數據倉庫來說，數據使用的場景和需求是多變的，那麼可以使用 BI 類的產品快速獲取需要的數據，並分析形成報表，像派可數據就屬於專業的BI廠商。

數據共享交換：數據共享包括組織內部和組織之間的數據共享，共享方式也分為庫表、文件和 API 介面三種共享方式，庫表共享比較直接粗暴，文件共享方式通過 ETL 工具做一個反向的數據交換也就可以實現。我們比較推薦的是 API 介面共享方式，在這種方式下，能夠讓中心數據倉庫保留數據所有權，把數據使用權通過 API 介面的形式進行了轉移。API 介面共享可以使用 API 網關實現，常見的功能是自動化的介面生成、申請審核、限流、限並發、多用戶隔離、調用統計、調用審計、黑白名單、調用監控、質量監控等等。

I. 數據治理包括哪些方面

從技術實施角度看，數據治理包含「理」「采」「存」「管」「用」這五個步驟，即業務和數據資源梳理、數據採集清洗、資料庫設計和存儲、數據管理、數據使用。

數據資源梳理：數據治理的第一個步驟是從業務的視角釐清組織的數據資源環境和數據資源清單，包含組織機構、業務事項、信息系統，以及以資料庫、網頁、文件和 API 介面形式存在的數據項資源，本步驟的輸出物為分門別類的數據資源清單。

數據採集清洗：通過可視化的 ETL 工具（例如阿里的 DataX，Pentaho Data Integration）將數據從來源端經過抽取 (extract)、轉換 (transform)、載入 (load) 至目的端的過程，目的是將散落和零亂的數據集中存儲起來。

基礎庫主題庫建設：一般情況下，可以將數據分為基礎數據、業務主題數據和分析數據。基礎數據一般指的是核心實體數據，或稱主數據，例如智慧城市中的人口、法人、地理信息、信用、電子證照等數據。主題數據一般指的是某個業務主題數據，例如市場監督管理局的食品監管、質量監督檢查、企業綜合監管等數據。而分析數據指的是基於業務主題數據綜合分析而得的分析結果數據，例如市場監督管理局的企業綜合評價、產業區域分布、高危企業分布等。那麼基礎庫和主題庫的建設就是在對業務理解的基礎上，基於易存儲、易管理、易使用的原則抽像數據存儲結構，說白了，就是基於一定的原則設計資料庫表結構，然後再根據數據資源清單設計數據採集清洗流程，將整潔干凈的數據存儲到資料庫或數據倉庫中。

元數據管理：元數據管理是對基礎庫和主題庫中的數據項屬性的管理，同時，將數據項的業務含義與數據項進行了關聯，便於業務人員也能夠理解資料庫中的數據欄位含義，並且，元數據是後面提到的自動化數據共享、數據交換和商業智能（BI）的基礎。需要注意的是，元數據管理一般是對基礎庫和主題庫中（即核心數據資產）的數據項屬性的管理，而數據資源清單是對各類數據來源的數據項的管理。

血緣追蹤：數據被業務場景使用時，發現數據錯誤，數據治理團隊需要快速定位數據來源，修復數據錯誤。那麼數據治理團隊需要知道業務團隊的數據來自於哪個核心庫，核心庫的數據又來自於哪個數據源頭。我們的實踐是在元數據和數據資源清單之間建立關聯關系，且業務團隊使用的數據項由元數據組合配置而來，這樣，就建立了數據使用場景與數據源頭之間的血緣關系。 數據資源目錄：數據資源目錄一般應用於數據共享的場景，例如政府部門之間的數據共享，數據資源目錄是基於業務場景和行業規范而創建，同時依託於元數據和基礎庫主題而實現自動化的數據申請和使用。

質量管理：數據價值的成功發掘必須依託於高質量的數據，唯有準確、完整、一致的數據才有使用價值。因此，需要從多維度來分析數據的質量，例如：偏移量、非空檢查、值域檢查、規范性檢查、重復性檢查、關聯關系檢查、離群值檢查、波動檢查等等。需要注意的是，優秀的數據質量模型的設計必須依賴於對業務的深刻理解，在技術上也推薦使用大數據相關技術來保障檢測性能和降低對業務系統的性能影響，例如 Hadoop，MapRece，HBase 等。

商業智能（BI）：數據治理的目的是使用，對於一個大型的數據倉庫來說，數據使用的場景和需求是多變的，那麼可以使用 BI 類的產品快速獲取需要的數據，並分析形成報表，像派可數據就屬於專業的BI廠商。

數據共享交換：數據共享包括組織內部和組織之間的數據共享，共享方式也分為庫表、文件和 API 介面三種共享方式，庫表共享比較直接粗暴，文件共享方式通過 ETL 工具做一個反向的數據交換也就可以實現。我們比較推薦的是 API 介面共享方式，在這種方式下，能夠讓中心數據倉庫保留數據所有權，把數據使用權通過 API 介面的形式進行了轉移。API 介面共享可以使用 API 網關實現，常見的功能是自動化的介面生成、申請審核、限流、限並發、多用戶隔離、調用統計、調用審計、黑白名單、調用監控、質量監控等等。