数据治理的理解
数据治理方案
数据治理目录1、什么是数据治理 (2)2、数据治理的目的 (2)3、数据治理的方法 (2)4、数据质量8个衡量标准 (4)5、数据治理流程 (5)6、如何做好数据治理 (5)1、什么是数据治理数据治理（Data Governance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。
由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。
数据的质量直接影响着数据的价值，并且直接影响着数据分析的结果以及我们以此做出的决策的质量。
我们常说，用数据说话，用数据支撑决策管理，但低质量的数据、甚至存在错误的数据，必然会"说假话"数据治理即提高数据的质量，发挥数据资产价值。
2、数据治理的目的⏹降低风险⏹建立数据使用内部规则⏹实施合规要求⏹改善内部和外部沟通⏹增加数据价值⏹方便数据管理⏹降低成本⏹通过风险管理和优化来帮助确保公司的持续生存通过数据治理实现企业数据的标准化、提高数据质量、提升业务处理的效率，为数据分析提供准确的数据支撑，赋能业务，助力企业实现数字化转型3、数据治理的方法从技术实施角度看，数据治理包含**“理”“采”“存”“管”“用”**这五个步骤，即业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。
（1）数据资源梳理数据治理的第一个步骤是从业务的视角厘清组织的数据资源环境和数据资源清单，包含组织机构、业务事项、信息系统，以及以数据库、网页、文件和API 接口形式存在的数据项资源，本步骤的输出物为分门别类的数据资源清单。
数据采集清洗：通过可视化的 ETL 工具（例如阿里的 DataX，Pentaho Data Integration）将数据从来源端经过抽取 (extract)、转换 (transform)、加载(load) 至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。
（2）基础库主题库建设一般情况下，可以将数据分为基础数据、业务主题数据和分析数据。
对数据治理的理解
对数据治理的理解
数据治理是指对企业的数据进行合理地收集、存储、管理、分析
和应用的一种管理模式。
数据治理将数据作为企业的核心资产，通过
合理的规划和管理，使得企业能够更加优化业务流程、提升竞争力和
创造企业价值。
首先，数据治理能够提高数据的质量和可信度。
通过数据治理，
能够规范数据收集和存储的流程，减少数据重复、错误和冗余，从而
使得数据质量更加高效和精准，进而提高企业的决策精度和效率。
其次，数据治理有利于数据资源的共享和利用。
在数据治理的范
畴内，数据的流通和访问可以被规范和控制，减少数据的滥用和泄露，保护企业和用户的隐私和安全。
同时，数据治理将数据资源整合在一起，使得不同部门间能够更好地协同和共享数据资源，进而提高企业
的管理效率。
第三，数据治理是重要的合规和风险管理工具。
数据治理通过建
立数据管理的政策、标准和规范，可以确保企业能够符合法规和业内
规定，从而规避风险、降低成本。
同时，数据治理还能够为企业提供
透明度和追溯能力，帮助企业更好地管理和评估内部管理风险。
最后，数据治理是一种持续持续的、全员参与的过程。
在数据治
理的实践过程中，企业需要不断地改进数据治理策略，并监控数据治
理的实施和效果，加强对数据治理的宣传和培训，提高企业员工数据
意识和技能水平，使得数据治理成为企业普遍认同和实践的价值观和文化。
总的来说，数据治理是企业管理中的重要一环，可以帮助企业更加有效地发挥数据的潜力，提高内部协同和管理效率，以满足日益增长的业务需求和市场竞争。
在数据万物互联的时代，数据治理是企业可持续发展的必要手段和关键保障。
数据治理的理论与方法研究
数据治理的理论与方法研究一、背景介绍随着信息技术的快速发展，数据已经成为了企业、机构和政府管理的重要资源。
如何高效、精准地管理这些数据，变得尤为重要。
数据治理作为一种全面管理数据的方式，受到了越来越多组织的关注。
数据治理是指执行数据管理策略和规划的综合措施。
数据治理通过建立数据管理流程，确保数据使用合规性，最大化数据价值，降低数据管理成本，保证数据安全性、完整性和准确性。
数据治理是现代管理的新趋势，也是信息技术发展的重要方向。
二、数据治理理论1.数据治理定义数据治理是对组织中的数据进行规范化、集中化和控制化管理的机制和体系，可以确保数据质量、数据价值、数据管理、数据安全和合规性的实现。
2.数据治理层次数据治理体系可按照一定的层次进行划分，通常包括组织、制度、流程和技术四个层次。
组织层次：包括数据治理的支持、定义和决策等机构。
制度层次：包括适用的标准、政策以及规章制度等。
流程层次：包括数据采集、存储、处理、传递和输出等所有数据流程的流程。
技术层次：包括数据架构、数据模型和数据安全等所有技术领域的技术。
3.数据治理目标三个数据治理目标，分别是：提高组织数据的质量，确保数据的准确性和稳定性。
提高数据使用效率，保障数据的合规性。
实现数据资产价值最大化，增加组织效率和价值。
三、数据治理方法1.数据分类搜集数据后，数据分类是第一步。
数据分类时，需要了解数据的区别、优劣、风险点和领域等基本信息，并根据不同目的、需求来划分数据类型。
2.数据清洗数据清洗需要移除冗余数据、重复数据、错误数据和无效数据。
数据清洗可通过自动和手动方式，如图形化界面、批处理脚本、代码和插件模块实现。
3.数据分析数据分析可以帮助企业发现其中蕴含的信息，并生成分析报告、图表和计算节点。
数据分析通常包括以下几个步骤：定义问题和数据分析目标，筛选数据，选择模型，生成数据报告。
4.数据集中管理数据集中管理是对企业内部所有数据进行归纳和管理，包括建立数据仓库、元数据定义和维护、数据分发模式管理、数据质量验证和数据安全等等。
数据治理面试题
数据治理面试题一、数据治理的定义和重要性1.1 数据治理的概念数据治理是指通过规范的方法和流程来管理组织内外的数据资源，以保证数据的质量、可用性、合规性和安全性，为组织的决策和业务活动提供可靠的数据支持。
1.2 数据治理的重要性数据治理对于企业的发展至关重要。
合理的数据治理可以帮助企业实现以下几个方面的价值：- 数据质量管理：数据治理可以确保数据的准确性、一致性和完整性，降低数据错误和冲突带来的风险。
- 决策支持：通过数据治理，企业可以为决策者提供准确、及时、全面的数据，以支持决策的制定和执行。
- 合规管理：数据治理可以确保组织在数据处理和存储过程中遵守法规、合规标准和内部规定，降低合规风险。
- 数据安全保护：通过数据治理，企业可以制定和执行有效的数据安全策略和措施，保护数据免受潜在的安全威胁。
二、数据治理的关键要素2.1 数据所有权和责任数据治理需要明确数据的所有权和责任，确定数据的管理与维护责任人，以确保数据的合法、合规和可信。
2.2 数据分类与分类标准数据治理需要对数据进行分类，以便针对不同类型的数据采取相应的管理和保护措施。
数据分类标准可以根据业务需求、安全性要求等因素来制定。
2.3 数据质量管理数据质量管理是数据治理的核心内容之一。
通过建立数据质量管理的流程和规范，可以对数据进行质量评估、纠错和监控，确保高质量的数据可用于决策和业务活动。
2.4 数据安全保护数据安全是数据治理的一个重要方面。
数据治理需要确保数据在存储、传输和处理过程中的安全，可以采取加密、访问控制、备份恢复等安全措施来保护数据的安全性。
2.5 数据生命周期管理数据生命周期管理是指对数据从创建到销毁的全过程进行管理。
通过数据生命周期管理，可以确保数据按照规定的周期进行备份、迁移、归档和销毁，最大程度地降低数据管理的成本和风险。
三、数据治理的实施步骤3.1 确定数据治理目标和策略在实施数据治理之前，需要明确数据治理的目标和策略，以便制定相应的计划和措施。
说说数据治理中常见的20个问题
1.什么是数据治理数据治理是一项战略计划，用于优化企业处理数据的方式。
它旨在组织和改进公司用于定义、收集、存储、保护、管理和货币化业务数据的政策和程序。
良好的数据治理不仅旨在避免责任，而且旨在寻找为企业创造价值的新方法。
2.数据治理包含哪些内容数据治理涉及组织、制度、流程和信息技术。
它评估和重新定义角色和职责，增强政策以改善部门之间的沟通和共享，定义和扩展对业务关键数据的访问，并标准化数据收集和处理实践以确保公司数据的质量和一致性。
3.数据治理的商业价值是什么数据治理可帮助公司避免责任、在不良数据上节省时间和金钱、改善客户关系并积极创造收入。
凭借可访问、定义明确且质量可控的数据，组织获得客户的可能性提高23倍，留住客户的可能性提高6倍，从而实现盈利的可能性提高19倍。
4.数据治理是一个程序还是一个项目数据治理是一项长期战略业务计划，而不是一个单一的短期项目。
实施数据治理需要对公司现有的数据政策和实践进行结构性更改，并重新定义数据处理人员的角色和职责。
5.如何帮助业务经理了解数据治理计划的重要性解释数据治理对管理重要性的最佳方式是关注其对底线的好处。
强调数据治理将如何推进公司战略并帮助实现具体的业务目标。
重要的是要传达数据治理既是为了创造价值，也是为了避免责任。
6.如何实施数据治理实施数据治理的第一步是对贵公司的企业战略有一个清晰的认识。
确定可以通过数据实现的具体业务目标，并定义实现这些目标所需的特定数据元素。
考虑到所有这些，确定可以对现有数据和程序进行哪些改进，并开始相应地起草新政策。
7.如何衡量数据治理的成功通过提前建立关键绩效指标(KPI)来衡量数据治理计划的成功与否。
请务必将KPI与组织的特定公司战略和具体业务目标联系起来。
这将确保与管理相关且对整个业务有意义的术语来衡量成功。
KPI可能会跟踪企业数据质量的改进、业务词汇表定义的术语数量的增长，或者搜索、组织和清理数据所花费的时间的减少。
证明成功的另一种方法是记录组织的数据管理成熟度水平随时间的改进。
数据治理课件
规范数据的跨境流动，确保数据安全和隐私权益 。
数据安全和隐私保护的技术手段
加密技术
对数据进行加密处理， 确保数据在传输和存储 过程中的机密性和完整
性。
访问控制技术
限制对数据的访问权限 ，防止未经授权的访问
和泄露。
数据脱敏技术
对敏感数据进行脱敏处 理，避免敏感信息的泄
露。
审计监控技术
数据治理课件
目录
• 数据治理概述 • 数据治理的组织和角色 • 数据质量管理 • 数据安全和隐私保护 • 数据架构和数据模型管理 • 数据生命周期管理
01
数据治理概述
数据治理的定义01Βιβλιοθήκη 0203定义
数据治理是对数据资产的 管理活动，确保数据质量 、安全性、可靠性和一致 性。
目的
通过数据治理，提高企业 的数据管理能力，提升数 据价值，为企业决策提供 支持。
数据质量度量
数据质量度量是对数据质量的量化评估，通过一系列的指标 来衡量数据质量的水平，如准确率、完整性率、一致性比率 、及时性等。
数据质量问题的解决和预防
数据质量问题识别
通过数据质量评估和度量，可以 识别出数据质量问题，如数据不 准确、不完整、不一致、不及时
等。
数据质量问题解决
针对识别出的数据质量问题，采 取相应的措施进行解决，如数据 清洗、数据修正、数据补充等。
数据采集、存储、处理、归档和销毁的实践和策略
总结词
数据采集、存储、处理、归档和销毁是数据 生命周期管理的重要环节，需要制定相应的 实践和策略来确保数据的准确性和完整性。
详细描述
在数据生命周期管理中，数据的采集、存储 、处理、归档和销毁是非常关键的环节。为 了确保数据的准确性和完整性，需要制定相 应的实践和策略。这些实践和策略包括：数 据采集的方法和标准、数据存储的架构和规 范、数据处理的分析和算法、数据归档的存
数据治理的理论与实践研究
数据治理的理论与实践研究随着数字技术的快速发展，数据已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。
大量的数据被收集、分析和应用，使得数据成为了企业和组织中决策的重要依据。
然而，数据本身没有价值，必须通过规范的管理和应用形成具有意义的信息和价值。
因此，数据治理的理论与实践研究变得尤为重要。
一、数据治理的概念数据治理是以数据为核心的企业管理理念和方法，主要目的是确保数据的质量、规范性、合规性和适时性。
数据治理的主要任务是对数据进行管理和转换，使数据具有可信度、可访问性、安全性和完整性，以满足组织的需求。
数据治理的核心是数据治理模型。
数据治理模型是指建立在组织数据资产管理的基础上，为实施数据治理提供目标、指导和规范的方法论和体系结构。
数据治理模型包括 5 种主要机制：数据管理机制、数据质量机制、数据安全机制、数据合规机制和数据应用机制。
这些机制形成了完整、统一的数据治理框架。
二、数据治理的原则为了实现数据治理，需要遵循一些原则和指导方针。
以下是数据治理的一些基本原则和实践：1. 领导力和治理结构。
需要设立明确的数据治理机构、理事会和委员会，并由专业人员进行指导和推进。
2. 数据质量和价值。
数据质量是数据治理最重要的关注点之一。
数据可以被广泛运用，但这是有前提条件的，即数据需要质量好，才能被有效用于决策。
3. 规范性和标准化。
组织和企业需要制定和实现一致和标准的数据与词汇，用以建立对数据的一致性结构。
4. 数据安全和保护。
在数据治理中，数据安全问题是至关重要的，它是建立可靠信任机制的基础。
5. 数据共享和互用。
数据在内部和外部之间的共享和互用，可以提高数据使用和价值，并且使得各部门间的协作更加灵活。
三、数据治理的实践数据治理的实践需要其他有关方案的支持，例如数据服务管理、资产和参考数据管理，分类和印证服务管理，标准管理和长期存储管理。
这些方案都需要和数据治理密切结合，共同实现组织数据资产的管控和能力。
另一方面，了解数据治理的成熟度模型和适用的数据技术解决方案，对组织成功实施数据治理也是很有帮助的。
数据治理文献综述
数据治理文献综述《数据治理文献综述》引言：数据在现代社会中扮演着至关重要的角色。
随着数据规模和复杂性的增长，数据治理变得越来越重要。
数据治理是关于规划、监管和管理组织数据资源的过程，旨在实现数据质量、数据安全和数据价值的最大化。
本文对数据治理的相关文献进行综述，旨在提供一个全面的概述，介绍数据治理的定义、目标、实施方法和挑战。
一、数据治理的定义：数据治理是一个广泛的概念，其定义因作者和研究领域而异。
一些学者将数据治理定义为一系列组织策略、政策和实践，用于保证数据的完整性、准确性和可信度。
另外一些学者将数据治理视为一种组织文化，旨在提高数据使用和共享的能力。
总体而言，数据治理旨在确保数据质量和数据价值的最大化。
二、数据治理的目标：数据治理的目标主要包括以下几点：首先，确保数据的一致性和准确性，以便为组织决策提供可靠的数据基础。
其次，保证数据的安全性，防止数据泄露和未经授权的访问。
第三，促进数据共享和协作，以提高组织内部的效率和创新能力。
最后，实现数据价值的最大化，帮助组织发现新的商业机会和提供优化的客户体验。
三、数据治理的实施方法：数据治理的实施方法可以根据组织的需求和现状来定制。
一种常见的实施方法是建立数据治理框架，包括策略、流程和技术工具。
这种方法将数据治理与组织的战略目标相结合，确保数据管理和数据使用的一致性。
另外一种实施方法是采用数据治理工具和技术，例如数据质量管理、数据安全和数据分析工具，以提高数据管理的效率和效果。
四、数据治理的挑战：数据治理面临着许多挑战。
首先，数据治理需要组织的高层支持和参与，但往往在实际中缺乏足够的资源和关注。
其次，数据治理需要跨部门和跨组织的合作，但很难在现实中实现各方的共识和合作。
第三，数据治理需要应对快速变化的技术环境和法规要求，但对相关技术和法规的理解和应用能力有限。
最后，数据治理需要在保证数据质量和数据安全的前提下，实现数据的分享和开放，这是一个相当复杂的平衡问题。
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数据治理的理解企业高层必须制定一个基于价值的数据治理计划，确保董事会和股东可以方便、安全、快速、可靠地利用数据进行决策支持和业务运行。
数据治理对于确保数据的准确、适度分享和保护是至关重要的。
有效的数据治理计划会通过改进决策、缩减成本、降低风险和提高安全合规等方式，将价值回馈于业务，并最终体现为增加收入和利润。
国际上此方面的研究协会比较多，但截止2014年底中国只有ITSS WG1国际化小组展开了正式研究，并向ISO正式提交和发布了数据治理的研究白皮书。
目录1. 1什么是数据治理2. 2什么是应对型数据治理3. 3什么是主动型数据治理4. 4应对型数据治理的缺点及其改进方案1. 5主动数据治理优势、应当避免的问题2. 6主动数据治理最适合哪些领域3. 7何时开始主动数据治理1. 8数据治理成功的关键——元数据管理2. ▪数据治理中元数据的作用及其管理3. ▪什么是元数据？4. ▪数据治理中元数据管理的重要性1. ▪数据治理中元数据管理的业务驱动因素2. ▪特别考虑事项：大数据与数据治理3. ▪用于全局数据治理的Informatica产品数据治理什么是数据治理信息系统建设发展到一定阶段,数据资源将成为战略资产,而有效的数据治理才是数[1]据资产形成的必要条件。
虽然以规范的方式来管理数据资产的理念已经被广泛接受和认可，但是光有理念是不够的，还需要组织架构、原则、过程和规则，以确保数据管理的各项职能得到正确的履行。
以企业财务管理为例，会计负责管理企业的金融资产，遵守相关制度和规定，同时接受审计员的监督；审计员负责监管金融资产的管理活动。
数据治理扮演的角色与审计员类似，其作用就是确保企业的数据资产得到正确有效的管理。
由于切入视角和侧重点不同，业界给出的数据治理定义已经不下几十种，到目前为止还未形成一个统一标准的定义。
ITSS WG1认为数据治理包含以下几方面内容（1）确保信息利益相关者的需要评估，以达成一致的企业目标，这些企业目标需要通过对信息资源的获取和管理实现；（2）确保有效助力业务的决策机制和方向；（3）确保绩效和合规进行监督。
数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。
数据治理的全过程数据治理其实是一种体系，是一个关注于信息系统执行层面的体系，这一体系的目的是整合IT与业务部门的知识和意见，通过一个类似于监督委员会或项目小组的虚拟组织对企业的信息化建设进行全方位的监管，这一组织的基础是企业高层的授权和业务部门与IT 部门的建设性合作。
从范围来讲，数据治理涵盖了从前端事务处理系统、后端业务数据库到终端的数据分析，从源头到终端再回到源头形成一个闭环负反馈系统（控制理论中趋稳的系统）。
从目的来讲，数据治理就是要对数据的获取、处理、使用进行监管（监管就是我们在执行层面对信息系统的负反馈），而监管的职能主要通过以下五个方面的执行力来保证——发现、监督、控制、沟通、整合什么是应对型数据治理应对型数据治理是指通过客户关系管理(CRM) 等“前台”应用程序和诸如企业资源规划(ERP) 等“后台”应用程序授权主数据，例如客户、产品、供应商、员工等。
然后，数据移动工具将最新的或更新的主数据移动到多领域MDM 系统中。
它整理、匹配和合并数据，以创建或更新“黄金记录”，然后同步回原始系统、其它企业应用程序以及数据仓库或商业智能/分析系统。
数据治理什么是主动型数据治理我们如何朝着更主动的架构和数据治理模式前进？第一个要求是我们开始在多领域MDM 系统中直接授权数据，分离传统CRM 和ERP 系统中的数据录入。
当录入系统和记录系统为同一个系统时，应用程序架构很简单。
CRM 和ERP 系统变成主数据的消费者—它们不再创建它。
但是，为了实现此有价值的简化，需要灵活、用户友好的界面。
它有助于创建针对不同业务用户（从临时用户到专家）组的用户界面版本，同时仍然具有完整的数据管理控制台，数据管理员通过该控制台可处理需要人为判断的问题，并跟踪数据质量度量标准和解决异常。
多领域MDM 系统本身的角色发生变化，从在别处输入或更新的数据的被动接收者和整理者变为原始录入系统和记录系统。
新记录或修改后的记录通过内部数据治理规则后，MDM 系统通过实时或接近实时的中间件将经过认证的记录发布到CRM 和ERP 系统以及所有数据仓库或分析系统。
如果不需要实时或接近实时的反馈，新记录和更改后的记录可排队等候，以便通过批量集成与企业的其它系统同步。
这一变化还消除了主要的复杂性原因。
MDM 系统成为了源系统，企业中的其它应用程序和数据库成为消费系统，而不是让处于复杂源系统网络的中心的MDM 系统位于左侧，而消费系统位于右侧。
因此，省去了接近一半的系统集成工作量，并且还省去了映射源系统和其独立且特殊方法（允许数据录入返回到MDM 系统）的工作。
这看上去是一个激进的步骤，但是它实际上是长期趋势的延续。
当企业应用程序套件最初变得通用时，公司假设它们的新CRM 或ERP 系统是唯一的真相来源。
但是，随着时间的推移，公司沦为扩散系统和数据库的牺牲品。
因此，没有一个前台或后台系统拥有完整的主数据集。
如果您将要添加一个多领域MDM 系统并承认CRM 和ERP 系统并不是设计用于管理主数据，为何不进行下一步骤并取消它们的创建、更新或删除主数据的功能，而是允许这些系统只能读取和处理主数据呢？数据治理应对型数据治理的缺点及其改进方案批量集成和应对型数据治理方法引入的时间延迟可能导致业务部门继续操作重复、不完整且不精确的主数据。
因此，这会降低多领域MDM 方案实现在正确的时间向正确的人员提供正确数据这一预期业务目标的能力。
在期望被设定为数据将变得干净、精确且及时之后，批量集成引入的时间延迟让人感到沮丧。
应对型数据治理（下游数据管理员小组负责整理、去重复、纠正和完成关键主数据）可能导致让人认为“数据治理官僚化”。
应对型数据治理还会导致最终用户将数据管理团队看做“数据质量警察”，并产生相应的官僚化和延迟以及主数据仍然不干净的负面认识。
这还将使得MDM 方案更难实现它的所有预期优势，并可能导致更高的数据管理总成本。
此方法的风险是组织可能以“两个领域中的最差”而告终，至少部分上如此–已在MDM 方案中投资，但是只能实现一些潜在优势，即在整个企业内获得干净、精确、及时以及一致的主数据。
有三个方法可超越应对型数据治理。
1. 用户将数据直接输入到多领域MDM 系统中：用户使用界面友好的前端将数据直接输入到多领域MDM 系统中，但是他们的新记录和现有记录的更新留在暂存区域或保留区域，直到数据管理员审核和认证为止。
这之后MDM 系统才接受插入或更新，以便进行完整的整理、匹配、合并，并将“最佳记录”发布到企业的所有其他应用程序。
此方法好过将一个完全不同的应用程序（例如CRM 或ERP 系统）作为“录入系统”，但是它仍然会出现延迟和效率低下。
尽管存在这些缺点，使用暂存区域确实解决了大部分问题，例如不用强制执行重要属性的录入或在创建前不必进行彻底搜索。
此外，由于我们并不受传统应用程序或现代CRM 或ERP 应用程序如何处理数据录入功能的影响，通过不对应对方法进行批量数据移动，我们还大大缩短了时间安排。
2. 用户输入直接传送到多领域MDM 系统中的数据：在外面输入新记录或更新，但是会立即传送到MDM 系统，以便自动整理、匹配和合并。
异常或例外传送到数据管理员的队列，几个管理员便可支持更多最终用户。
这是第一个主动方法的改进，因为我们利用MDM 系统的业务规则、数据整理和匹配功能，只要求管理员查看作为整理、匹配和合并流程的例外而弹出的插入或更新。
3. 用户使用特定于数据治理的前端输入数据：第三个方法是允许最终用户直接录入到多领域MDM 系统中，但是应使用专为主动数据治理方法而设计的前端。
可专门为最终用户数据录入设定屏幕，您可利用功能齐全的MDM 系统允许的自动化、数据整理、业务规则、搜索和匹配等所有功能。
因此，不必首先将数据输入到MDM 系统的暂存区域中，并且您不需要系统外的单独工作流应用程序。
数据治理主动数据治理优势、应当避免的问题主动数据治理的优势主动数据治理的第一个优势是可在源头获得主数据。
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 源系统中传入不精确、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。
主动数据治理方法消除了“数据治理官僚化”这一认识，因为主数据的授权已推给上游的业务用户，使数据管理员处于很少被打扰的角色，他们将不会成为诸如订单管理或出具发票等关键业务流程的瓶颈。
销售和营销均受益，因为可更迅速且经济有效地完成营销活动，在启动活动之前无需前期数据纠正。
财务上也受益，因为将一次性捕获新客户需要的所有数据元素，添加新客户的流程包括提取第三方内容并计算信贷限额，然后将该信息传回ERP 系统。
没有直接访问MDM 系统权限的客户服务代表通常必须搜索几个系统，找到他们需要的信息，从而采取措施。
当通话中的客户没有耐心时，很难提供高级别的服务。
当所有信息存储在MDM 系统中并可通过有效、用户友好的前端进行访问时，客户服务代表将能够访问每个客户交互需要的所有数据，并能够在需要时授权新数据。
通过使MDM 成为录入系统及记录系统，您能从本质上将数据维持在“零延迟”状态，它在这种状态下适合企业中的任何预期使用场景，同步到CRM 和ERP 系统的数据的清洁性、精确性、时效性以及一致性应当处于最高级别。
主动数据治理避免出现的问题已发展到主动数据治理的组织报告了关于关系管理、历史记录、工作流程以及安全性的一些常见教训。
关系管理MDM 应当成为不仅是主数据而且是主数据间的关系的记录系统。
它成为全方位了解不同系统的数据如何互相关联的中心位置。
例如，多领域MDM 系统将来自订单管理系统的销售订单和应收帐款中的发票关联在一起。
这些关系或层次结构显示在与MDM 系统数据直接交互的用户界面中。