随着数据被确立为"第五大生产要素"，企业对数据的管理需求正从简单存储转向资产化与资本化。然而，传统的数据治理模式已难以应对现代企业的复杂需求。在这样的背景下，构建系统化数据工程与主动数据治理的新范式已成必然选择。那么，数据治理的演进方向是什么，又该如何进行主动数据治理呢?数睿数据给出了答案。
数据治理的演进：从被动到主动，从分散工具到整体数据工程的转变
数据治理的演进，是企业应对数据复杂性、业务敏捷性和市场竞争力的持续探索。
在早期，数据治理以部门独立系统为核心，导致信息孤岛，手动流程滞后且低效，数据质量问题通常在业务中暴露，治理只能事后补救。随着数据量增长，这种被动治理的局限性逐渐显现，成为业务扩展和决策优化的瓶颈。
集中化治理的引入，如数据仓库和ETL工具，虽然改善了数据集成和共享，但高昂的整合成本、冗余问题和滞后治理依然存在。面对复杂、多样化的数据来源，如物联网和云平台，传统架构难以应对，而企业对实时响应的需求也不断提升，数据滞后限制了业务的敏捷性。
主动数据治理应运而生，通过智能化算法和自动化工具，将数据质量与合规管理嵌入数据流的各个环节，提前识别并解决问题。这一模式不仅减少了手工干预，还使企业能够快速响应市场变化。
可以说，主动数据治理与系统化数据工程的结合，代表了数据治理的未来方向。
数据通的创新方案，主动治理与系统化数据工程双轮驱动
近期，数睿数据发布数据通解决方案产品。数据通是一个融合了主动数据治理方法理念的数据工程解决方案，为企业构建了一站式数据管理平台，实现数据从采集、处理到应用的全流程管理。主动数据治理确保数据的高质量与实时性，系统化数据工程则打通数据流、业务流和财务流，推动企业实现数据驱动的业务创新与增长。
主动数据治理：降低治理门槛，提升自动化流程
在传统数据治理模式中，问题通常在数据使用阶段才被发现，治理滞后且依赖于人工处理。而数据通的主动数据治理系统改变了这一局面，通过智能算法与自动化流程，实现数据生命周期内的实时监控与治理。
在数据通平台，主动治理从数据进入系统的第一步就展开。模型自动构建功能基于预置的通识和行业模型，自动生成业务所需的标准模型，并实时更新以适应业务需求的变化。系统还通过语义解析技术深入理解数据的上下文，确保不同数据源之间的准确映射与整合。智能映射推荐减少了数据集成过程中的人工操作，使数据能够在不同系统间顺畅流动。
同时，系统的实时监控模块持续追踪数据和元数据的变化。一旦发现异常，系统会立即触发告警并进行处理，确保数据的高可用性和合规性。此外，系统还支持自动化盘点与变更管理，通过血缘分析追踪数据来源和下游应用的影响，自动生成变更建议，并在确认后自动重跑任务。这种模式不仅减少了人工干预，还提升了数据治理的效率，使企业能够快速响应业务需求。
系统化数据工程：一站式平台，实现从数据资源到企业价值的系统工程
数据通的差异化优势在于其高度定制化能力。基于smardaten无代码平台，数据通的各模块可以灵活组合、拆分和改造，快速构建与数据治理相关的业务场景，满足多样化需求，避免了传统平台复杂且冗余的采购与部署，降低了实施成本，并提升了系统的拓展性和效率。
数据通通过数据规划，将多样化数据与业务目标结合，确保治理和应用环节符合企业战略需求。标准化与自动化的治理流程保障数据质量与安全，而智能运维确保数据流转与系统稳定性。低代码工具还让业务与技术团队协同开发数据产品，灵活创新，助力企业在数据驱动时代保持竞争优势。
此外，数据通不仅在技术层面实现了智能化与自动化，还通过专家库模块为企业的数据管理提供了长期的知识积累和实践支持。专家库与主动数据治理深度结合，在数据应用过程中自动推荐映射规则与转换逻辑，减少了数据集成和处理中的复杂性。随着系统的运行，知识库会不断吸收新的业务场景与治理经验，实现自学习与自优化。企业不仅降低了数据治理的技术门槛，还能在不断变化的市场环境中保持竞争优势。
在一个个案例中，解决客户的具体问题
那么，在具体的业务场景中，数睿数据的数据通平台是如何发挥作用，能给客户带来哪些价值呢?接下来，我们通过一些典型客户案例来进行更深入了解。
某市卫健委在升级全民健康信息平台时，面临多源数据与标准不一致的挑战，目标是提升多医院数据的标准化管理效率并对接省级平台。
数据通通过主动数据治理与数据工程，构建了从数据采集到应用的全流程管理体系，支持快速接入与统一存储。系统根据省级标准，利用算法模型处理数据质量问题，确保数据符合要求并高效推送。通过通识模型和领域模型结合，平台自动生成标准业务模型，实现数据的自动化更新，接入效率提升显著，同厂商医院提升90%，异厂商提升50%。
某银行为满足业务扩展和监管合规需求，构建了数据仓库平台，实现高效的数据治理和业务协同。数据通解决方案涵盖了数据采集、治理、开发和报表应用，形成完整的数据仓库体系。
平台的主动数据治理功能确保数据全生命周期的高质量与合规性，通过模型规则库自动匹配和调整数据映射，保障业务连续性。低代码开发能力让银行能快速构建和调整业务系统，提升响应速度。此项目降低了成本，并为银行提供了灵活可扩展的数字化基础，助力其决策支持与数字化升级。
此外，数据通的适用性在其他行业中同样得到了充分展现。例如，在某煤矿集团项目中，平台构建了数据标准化体系，将生产、安全和销售数据整合，实现了实时监控和共享，提升了业务管理效率。在政务领域，某大型开发区通过平台搭建了公共服务数据中台，支持多层数据仓库和跨部门共享，为产业数字化提供底层数据支持，并通过多租户和安全管控功能，助力企业创新和政府高效服务。
可以说，数据驱动能力将成为企业数字化竞争中的关键。数据通等智能数据管理平台帮助企业构建智能化管理体系，快速适应市场变化，推动创新发展。未来，企业将不再仅仅管理数据，而是通过数据进行智能决策与业务创新，数据将成为企业持续进化的核心动力。
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