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业务痛点在对苏宁20+年业务演进的支撑与实践历程中，面对庞大且业态不一的企业组织，不断快速增殖的业务数据。对于数据治理在各个阶段面临的问题处理经验和办法，进行抽象总结。最终推出可持续优化的数据治理产品与相对应的数据治理方法论。
数据中台产品鸟瞰
数据资产管理产品架构
数据标准
数据管理-元数据管理
数据管理-资产管理
数据管理-血缘管理
数据管理-异常治理
数据质量管理
数据安全体系对数据全生命周期的安全管控策略，通过去标识化、模糊化和泛化、实现对数据分级分类的自动化、智能化管理、监控和审计。
核心优势数据治理的价值和成果
数据治理的原则与方法原则：应当结合自身发展战略、行业发展方向、监管要求等，制定数据愿景和目标，并确保有效执行和修订。
数据治理的管理框架构建数据治理管理体系，通过组织和规范确保数据目标达成，沉淀产品和技术能力、 形成高效、智能的数据管理机制。对数据进行分级、分类管理，做到对数据问题的可发现、可整改、可监督考核，形成数据管理的闭环能力。
数据治理整体架构
数据治理的管理规范从数据全生命周期考虑数据治理标准：保障数据内外部使用和交换的一致性、准确性的规范性约束。
数据质量建设数据质量不是追求100%，而是从数据使用者的角度定义，满足业 务、用户需要的数据即为“好”数据。
成功客户案例目前我们为超过200家的内外部企业、银行、政府提供包括“产品咨询”“业务解决方案”“项目开发实施”等全流程的IT赋能服务，同时受到多个客户好评。
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