随着近年来工业互联网的发展和整个产业链过程的数字化变化，企业越来越重视数据资产的管理和利用，构建闭环数据授权业务，挖掘数据的价值。

然而，面对大量质量参差不齐的原始数据，信息官员称之为大数据。劣质数据不仅难以处理，甚至形成企业数据断点。即使是较好的IT架构，面对错误的数据也无法得到可用的结果，导致数据置信度严重降低。

“如果没有良好的数据，决策将与组织定位严重脱节，无法得到预期结果或错误制定导致损失的策略。”业内人士分析道。

自动化数据“诊疗”方案

那么，企业如何保证整个数据分析管道中的数据质量和安全呢？上佳的解决方案是数据处理。即利用流程、战略和工具跟踪，维护和保护企业数据的整个生命周期，确保其高安全、高质量、高可用性。

自动化在这个庞大的工程中起着重要的作用。有人士称“数据处理过程需要自动化。如果你依靠人员执行手动流程来实现正确的数据环境，那么就永远不会有100%的覆盖率。”

通过自动化，企业可以嵌入规则和策略来管理数据发现，以便尽快继续提高质量。加密和身份验证将防止用户看到他们不应该看到的东西，并确保数据安全。此外，控制数据目录可以记录每个数据资产，并控制允许执行的信息。目录使用元数据构建数据跟踪视图，验证和分析测量值定义的内容质量。数据架构用于管理、保护和控制不同用户的访问。

商业运营管理的好处

1、改进业务决策；

2、提高业务质量；

3、确保监管合规；

4、提高操作效率。

“诊断”到“治愈”轻松搞定

根据相关数据分析、编目和管理数据访问，我们可以确保正确的人在正确的时间访问正确的数据。通过采取正确的措施，我们可以创建一个有效的数据管道，使每个人都能访问结构良好的数据集和准确的观点。

数据集成可以自动执行整个数据分析管道，从引入原始数据到发布和分析准备好的数据集。该平台使用重复的数据删除、标准化、过滤和验证功能来提供清洁的数据。它还提供了一个处理数据目录，允许用户访问值得信赖的内容进行分析和数据探索。

提供可实现的数据治理框架技术，商业智能管理系统成为企业数据治理自动化的得力助手，不断提高对数据和分析的信任。

企业如何实现数据治理？

第一步：确定那些负责监督企业内部孤立数据的人。可能是个人团队领导者或负责数据库和管理应用程序中的数据的人。

第二步：CDO与数据管理经理建立程序，并与第一阶段的个人联系。数据管理团队，成立数据管理员。

第三步：计划的主体结构已经确定，繁重的工作已经开始。首先，制定规则，确定数据处理以及谁有权访问和处理某些数据。然后创建持续的审计政策，以确保组织中的团队遵守内部政策和外部法规。