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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。
苏宁科技 — 最专业的企业数字化专家企业简介 — 500+全栈成熟人才，快速全方位满足需求通过苏宁全链路智慧零售实践基础的构建和迭代，形成了一支高学历、高素质、经验丰富、专业可靠的全栈IT团队。
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