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数据治理主动型治理

主动数据治理的个优势是可在根源获得主数据。具有严格的“搜索后再创建”功能和强大的业务规则，确保关键字段填充经过批准的值列表或依据第三方数据验证过，新记录的初始质量级别将非常高。

主数据管理工作通常着重于数据质量的“使它干净”或“保持它干净”方面。

如果 MDM 系统中的数据质量初始级别非常高，并且如果您不会通过从 CRM 或 ERP 源系统中传入不、不完整或不一致的数据来连续污染系统，则主数据管理的“保持它干净”方面非常容易。

主动数据治理还可有效消除新主记录的初始录入和其认证以及通过中间件发布到企业其余领域之间的所有时间延迟。由用户友好的前端支持的主动数据治理可将数据直接录入到多领域 MDM 系统中，可应用所有典型的业务规则，以整理、匹配和合并数据。当初始数据录入经过整理、匹配和合并流程后，此方法还允许数据管理员通过企业总线将更新发布到组织的其它领域。

数据治理包含

这里包括对业务、数据、应用、组织架构、法律法规等方方面面的认知。举个例子：你的业务战略目标是什么，业务域、业务线、业务项能不能说清楚；你有多少结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，数据体量有多大，都存哪，使用场景、使用角色都是什么，数据和业务之间的关系是什么；你建设了多少应用系统，应用和业务之间的关系是什么；你的组织架构长什么样，流程什么样，不同部门之间的关系是什么，权责利如何划分，信息化成熟度什么样，人员技能又如何；你的企业要遵守哪些法律法规，有没有跨境业务，行业有没有监管要求？

数据治理数据化现状决定了数字化建设的进程

作为未来的发展前沿，离不开数字化基础。数字化浪潮虽然可以促进企业的快速发展，推动信息的流动，但是离不开企业信息化发展的规律。企业仍会从业务系统开始，逐步构筑数据融合的信息平台再构筑跨管辖权的数据交换平台。这个发展规律，决定了企业未来的数字项目内容，这些内容将是未来的发展主流。

数据治理方法

自动调度：系统内包含自动调度器自动执行测试数据抽取以及脱敏工作，减少人工干预。性能优化：通过多任务、多线程、分批处理等技术实现脱敏的。完善的用户权限管理：系统具备完善的用户权限管理策略，可以针对不同角色、不同用户、不同操作系统进行权限设置，从而实现更为细粒度的权限管理。异构环境支持：同一平台支持异构数据库、应用程序和IT环境。自定义算法：系统支持各类加密、或基于各类复杂业务的DB或JAVA的自定义算法。