数据治理与数据质量有何不同？

发布时间：2019.07.26来源：知乎浏览量：1次标签：数据治理

数据治理与数据质量有何不同？
当下是一个大数据的时代，有越来越多的企业开始应用大数据来创造价值，为了能够充分的利用数据价值，企业需要对数据进行管理，当我们听到数据管理这类词时，最长出现的两个术语就是“数据治理”和“数据质量”，那么数据治理与数据质量有何不同？

数据质量就是确保组织拥有的数据完整且准确，只要完整、准确的数据才可以供企业分析、共享使用，随着公司手机数据的来源、形式越来越多，数据质量的战略价值也急剧上升。组织只要拥有强大的数据质量流程，才可以确保数据保存清洁和最新状态。

而数据治理的目的和数据质量完全不同，数据治理与创建坐着将使用数据的框架和规则有关，数据治理目前最主要的作业就是确保数据通知关键业务功能。

要想区分数据质量和数据治理的关系其实有一个简单的方法，那就是看它们是否可以是一个独立的功能。数据质量的基本目的就是为了收集、清理数据，并且确保数据完整、准确。如果没有数据质量来构建框架，那么就没有数据治理流程，也就是如果没有稳定的质量数据，那么数据治理就会毫无意义。

可靠的数据质量管理包含获得业务规则的组织一致性，采用正确的技术来管理数据质量，以及投入所需的时间和人力资源来维持数据质量这三个部分。拥有合适的技术可以使数据质量管理更容易，成本更低。

数据治理需要通过数据治理平台来完成，亿信华辰—睿治就是一款非常不错的数据治理平台，睿治平台融合数据治理9大产品，这9大产品分别是元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、主数据管理、数据交换管理、数据资产管理、数据安全管理、以及数据生命周期管理，九大产品模块可独立或任意组合使用，可以快速解决企业不同的数据治理场景。
睿治数据治理软件可以帮助企业解决不同来源数据集成过程中遇到的问题，为企业提供统一的元数据集成、数据标准管理、数据质量稽核、数据模型设计、数据资产目录、数据分析服务等能力。

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