隨著近年來工業互聯網的發展和整個產業鏈過程的數字化變化，企業越來越重視數據資產的管理和利用，構建閉環數據授權業務，挖掘數據的價值。
然而，面對大量質量參差不齊的原始數據，信息官員稱之為大數據。劣質數據不僅難以處理，甚至形成企業數據斷點。即使是較好的IT架構，面對錯誤的數據也無法得到可用的結果，導致數據置信度嚴重降低。
“如果沒有良好的數據，決策將與組織定位嚴重脫節，無法得到預期結果或錯誤制定導致損失的策略。”業內人士分析道。
自動化數據“診療”方案
那么，企業如何保證整個數據分析管道中的數據質量和安全呢？上佳的解決方案是數據處理。即利用流程、戰略和工具跟蹤，維護和保護企業數據的整個生命周期，確保其高安全、高質量、高可用性。
自動化在這個龐大的工程中起著重要的作用。有人士稱“數據處理過程需要自動化。如果你依靠人員執行手動流程來實現正確的數據環境，那么就永遠不會有100%的覆蓋率。”
通過自動化，企業可以嵌入規則和策略來管理數據發現，以便盡快繼續提高質量。加密和身份驗證將防止用戶看到他們不應該看到的東西，并確保數據安全。此外，控制數據目錄可以記錄每個數據資產，并控制允許執行的信息。目錄使用元數據構建數據跟蹤視圖，驗證和分析測量值定義的內容質量。數據架構用于管理、保護和控制不同用戶的訪問。
商業運營管理的好處
1、改進業務決策；
2、提高業務質量；
3、確保監管合規；
4、提高操作效率。
“診斷”到“治愈”輕松搞定
根據相關數據分析、編目和管理數據訪問，我們可以確保正確的人在正確的時間訪問正確的數據。通過采取正確的措施，我們可以創建一個有效的數據管道，使每個人都能訪問結構良好的數據集和準確的觀點。
數據集成可以自動執行整個數據分析管道，從引入原始數據到發布和分析準備好的數據集。該平臺使用重復的數據刪除、標準化、過濾和驗證功能來提供清潔的數據。它還提供了一個處理數據目錄，允許用戶訪問值得信賴的內容進行分析和數據探索。
提供可實現的數據治理框架技術，商業智能管理系統成為企業數據治理自動化的得力助手，不斷提高對數據和分析的信任。
企業如何實現數據治理？
第一步：確定那些負責監督企業內部孤立數據的人。可能是個人團隊領導者或負責數據庫和管理應用程序中的數據的人。
第二步：CDO與數據管理經理建立程序，并與第一階段的個人聯系。數據管理團隊，成立數據管理員。
第三步：計劃的主體結構已經確定，繁重的工作已經開始。首先，制定規則，確定數據處理以及誰有權訪問和處理某些數據。然后創建持續的審計政策，以確保組織中的團隊遵守內部政策和外部法規。
