数据也要“卷”起来！主动治理+数据工程让企业快人一步

某制造企业因数据管理失效而陷入困境：生产部门依赖过时数据盲目扩产，销售团队未能及时反馈市场变化，导致库存积压与客户流失。同时，内部审计揭示出数据合规流程滞后，企业面临高额罚款与监管风险。事实上，这类问题很普遍，其揭示了数据治理薄弱对企业运营、合规和市场竞争力的深远影响。

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？接下来，我们就这些问题来进行探讨。

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。

同时，企业开始从碎片化工具转向整体数据工程体系，将数据的规划、采集、存储、处理和开放整合，实现数据流、业务流与财务流的深度融合。主动数据治理和系统化数据工程的结合，打破了传统数据孤岛，使数据成为推动企业创新的动态资源。

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

那么，业界有没有实现主动数据治理和数据工程的范例呢？近期，数据猿进行市场走访调研，数睿数据近期发布的“数据通”平台，为我们提供了一种新的解法。

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。

主动数据治理使数据管理变得更加高效、智能，系统能够在数据问题发生之前预见风险，为企业提供精准的数据支持，让数据治理不再是滞后的负担，而是业务创新的助推器。

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。

在企业数字化转型中，数据通通过系统化数据工程，将数据规划、治理、管理、开发、运维和开放有机整合，构建了一套贯穿数据全生命周期的高效管理体系。平台不仅实现了从数据资源的采集到数据资产转化，再到数据产品生成与应用的全流程管理，还通过统一平台打通了数据、业务和财务流，助力企业实现数据驱动的业务创新。

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。

在数据通的支持下，企业能够充分释放数据的潜力，将数据从静态资源转化为推动创新与增长的核心动力。在这个平台上，数据不再是孤立的工具，而是赋能业务的战略资产，帮助企业在数字化时代中保持领先地位。

破解数据治理难题，数据通在真实业务场景中为客户创造价值

尽管市场上有许多数据治理平台和数据中台产品，也有较为成熟的方法论模型，但在面对客户复杂的数据资产管理需求时，企业往往仍需耗费大量的精力。数据治理的核心挑战不仅在于技术平台的选择，还在于如何将这些工具有效落地实施。数据治理门槛高、周期长，真正的难点在于如何提供全面的实施服务。这种服务需要覆盖从规划咨询到治理落地，再到价值应用和运营管理的全过程，确保数据治理不仅停留在理论层面，还能为企业创造持续的业务价值。

那么，在具体的客户服务过程中，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。

某市卫健委案例：主动数据治理+数据工程能力，实现多源异构数据的统一治理。

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。

借助数据通平台，该市卫健委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%。

某银行案例：主动数据治理确保质量与合规，低代码开发提升业务敏捷性。

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。

该银行的核心需求集中在三个方面：实时数据仓库、数据治理和数据报表。数据通作为技术底座，集成了客户所需的实时数据仓库功能，确保数据能够在底层迅速处理并支持实时查询。为满足业务部门对报表构建的需求，平台对数据报表工具进行了升级，大大提升了报表生成的效率和精准度。通过数据治理，平台保障了数据质量和标准的统一，使得数据流转更为高效，显著提升了整体业务流程的运转效率。

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。

数据驱动重塑企业，点燃产业新生态

未来，智能化的数据管理体系将决定企业的成败，数据驱动的运营模式将成为各行业的核心竞争力。这不仅是技术的革新，更是商业模式与行业规则的重构。

数据管理技术层面：构建“有生命”的智能数据管理体系，随需而变，实时进化。

未来的数据管理将超越传统的数据仓库和数据湖，演变为自学习、自优化的智能网络。企业将依赖具备动态分析、自动调度和智能推荐功能的系统，确保数据全生命周期内持续创造价值。物联网、云计算和人工智能将无缝连接各部门和行业，推动跨部门、跨行业的数据流动，实现实时监控与自动治理，降低成本的同时增强企业的“先发制人”能力。

企业应用层面：数据驱动的企业进化，打破旧规则，开启智能决策新时代。

未来，企业的进化速度将依赖于数据驱动能力。实时分析帮助企业迅速调整运营，优化资源配置；AI算法与数据模型提供前瞻性市场洞察，让决策更加科学高效；基于实时数据，企业能够快速开发和迭代产品，满足不断变化的客户需求。无论是金融科技的实时风控，还是制造业的智能供应链，数据将成为推动企业组织和业务模式转型的核心引擎。

产业层面：以安全高效的数据流通，推动产业生态的繁荣。

数据作为第五大生产要素，其深度挖掘将推动行业的数字化升级和经济繁荣。未来的行业边界将越来越模糊，跨行业的数据共享和协作将成为常态，推动企业、政府、社会机构协同创新，释放更大的合作潜力，延伸产业链价值。开放数据平台和标准化模型将是这种协同的基础。

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。

文：月满西楼 / 数据猿

责编：凝视深空 / 数据猿

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