隨著數據被確立為"第五大生產要素"，企業對數據的管理需求正從簡單存儲轉向資產化與資本化。然而，傳統的數據治理模式已難以應對現代企業的復雜需求。在這樣的背景下，構建系統化數據工程與主動數據治理的新范式已成必然選擇。那么，數據治理的演進方向是什么，又該如何進行主動數據治理呢？數睿數據給出了答案。

數據治理的演進：從被動到主動，從分散工具到整體數據工程的轉變

數據治理的演進，是企業應對數據復雜性、業務敏捷性和市場競爭力的持續探索。

在早期，數據治理以部門獨立系統為核心，導致信息孤島，手動流程滯后且低效，數據質量問題通常在業務中暴露，治理只能事后補救。隨著數據量增長，這種被動治理的局限性逐漸顯現，成為業務擴展和決策優化的瓶頸。

集中化治理的引入，如數據倉庫和ETL工具，雖然改善了數據集成和共享，但高昂的整合成本、冗余問題和滯后治理依然存在。面對復雜、多樣化的數據來源，如物聯網和云平臺，傳統架構難以應對，而企業對實時響應的需求也不斷提升，數據滯后限制了業務的敏捷性。

主動數據治理應運而生，通過智能化算法和自動化工具，將數據質量與合規管理嵌入數據流的各個環節，提前識別并解決問題。這一模式不僅減少了手工干預，還使企業能夠快速響應市場變化。

可以說，主動數據治理與系統化數據工程的結合，代表了數據治理的未來方向。

數據通的創新方案，主動治理與系統化數據工程雙輪驅動

近期，數睿數據發布數據通解決方案產品。數據通是一個融合了主動數據治理方法理念的數據工程解決方案，為企業構建了一站式數據管理平臺，實現數據從采集、處理到應用的全流程管理。主動數據治理確保數據的高質量與實時性，系統化數據工程則打通數據流、業務流和財務流，推動企業實現數據驅動的業務創新與增長。

主動數據治理：降低治理門檻，提升自動化流程

在傳統數據治理模式中，問題通常在數據使用階段才被發現，治理滯后且依賴于人工處理。而數據通的主動數據治理系統改變了這一局面，通過智能算法與自動化流程，實現數據生命周期內的實時監控與治理。

在數據通平臺，主動治理從數據進入系統的第一步就展開。模型自動構建功能基于預置的通識和行業模型，自動生成業務所需的標準模型，并實時更新以適應業務需求的變化。系統還通過語義解析技術深入理解數據的上下文，確保不同數據源之間的準確映射與整合。智能映射推薦減少了數據集成過程中的人工操作，使數據能夠在不同系統間順暢流動。

同時，系統的實時監控模塊持續追蹤數據和元數據的變化。一旦發現異常，系統會立即觸發告警并進行處理，確保數據的高可用性和合規性。此外，系統還支持自動化盤點與變更管理，通過血緣分析追蹤數據來源和下游應用的影響，自動生成變更建議，并在確認后自動重跑任務。這種模式不僅減少了人工干預，還提升了數據治理的效率，使企業能夠快速響應業務需求。

系統化數據工程：一站式平臺，實現從數據資源到企業價值的系統工程

數據通的差異化優勢在于其高度定制化能力。基于smardaten無代碼平臺，數據通的各模塊可以靈活組合、拆分和改造，快速構建與數據治理相關的業務場景，滿足多樣化需求，避免了傳統平臺復雜且冗余的采購與部署，降低了實施成本，并提升了系統的拓展性和效率。

數據通通過數據規劃，將多樣化數據與業務目標結合，確保治理和應用環節符合企業戰略需求。標準化與自動化的治理流程保障數據質量與安全，而智能運維確保數據流轉與系統穩定性。低代碼工具還讓業務與技術團隊協同開發數據產品，靈活創新，助力企業在數據驅動時代保持競爭優勢。

此外，數據通不僅在技術層面實現了智能化與自動化，還通過專家庫模塊為企業的數據管理提供了長期的知識積累和實踐支持。專家庫與主動數據治理深度結合，在數據應用過程中自動推薦映射規則與轉換邏輯，減少了數據集成和處理中的復雜性。隨著系統的運行，知識庫會不斷吸收新的業務場景與治理經驗，實現自學習與自優化。企業不僅降低了數據治理的技術門檻，還能在不斷變化的市場環境中保持競爭優勢。

在一個個案例中，解決客戶的具體問題

那么，在具體的業務場景中，數睿數據的數據通平臺是如何發揮作用，能給客戶帶來哪些價值呢？接下來，我們通過一些典型客戶案例來進行更深入了解。

某市衛健委在升級全民健康信息平臺時，面臨多源數據與標準不一致的挑戰，目標是提升多醫院數據的標準化管理效率并對接省級平臺。

數據通通過主動數據治理與數據工程，構建了從數據采集到應用的全流程管理體系，支持快速接入與統一存儲。系統根據省級標準，利用算法模型處理數據質量問題，確保數據符合要求并高效推送。通過通識模型和領域模型結合，平臺自動生成標準業務模型，實現數據的自動化更新，接入效率提升顯著，同廠商醫院提升90%，異廠商提升50%。

某銀行為滿足業務擴展和監管合規需求，構建了數據倉庫平臺，實現高效的數據治理和業務協同。數據通解決方案涵蓋了數據采集、治理、開發和報表應用，形成完整的數據倉庫體系。

平臺的主動數據治理功能確保數據全生命周期的高質量與合規性，通過模型規則庫自動匹配和調整數據映射，保障業務連續性。低代碼開發能力讓銀行能快速構建和調整業務系統，提升響應速度。此項目降低了成本，并為銀行提供了靈活可擴展的數字化基礎，助力其決策支持與數字化升級。

此外，數據通的適用性在其他行業中同樣得到了充分展現。例如，在某煤礦集團項目中，平臺構建了數據標準化體系，將生產、安全和銷售數據整合，實現了實時監控和共享，提升了業務管理效率。在政務領域，某大型開發區通過平臺搭建了公共服務數據中臺，支持多層數據倉庫和跨部門共享，為產業數字化提供底層數據支持，并通過多租戶和安全管控功能，助力企業創新和政府高效服務。

可以說，數據驅動能力將成為企業數字化競爭中的關鍵。數據通等智能數據管理平臺幫助企業構建智能化管理體系，快速適應市場變化，推動創新發展。未來，企業將不再僅僅管理數據，而是通過數據進行智能決策與業務創新，數據將成為企業持續進化的核心動力。