A. 产品介绍

数据治理是一个通过一系列信息相关的过程来实现决策权和职责分工的体系，包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序，从而更好的控制、保护、交付和提高数据资产的价值。

智能化数据治理平台按照数据治理框架的内容和规范，推动企业对数据标准、元数据、数据质量、数据模型、数据需求、数据服务等内容管理。同时利用大模型实现智能化数据资产盘点，形成数据资产目录，统一数据资产导航入口，展示数据流转关系及数据流向地图。通过数据治理提升企业数据规范和质量，更好服务数据用户，实现数据价值。

智能化数据治理平台的功能点主要包括数据标准管理、数据质量管理、元数据管理、模型管理和分类分级管理。平台注重与企业数据生产过程、业务分析过程相结合，在数据标准管理中通过智能化标准对标和标准引用关系的管理，实现标准变更的溯源、影响分析和指标引用分析等功能，建立了标准与生产、标准与业务使用的联接，从而让标准落地并发挥出应有的价值。在数据质量管理中通过规则库管理、问题管理建立问题预警机制，同时对发现的质量问题进行可视化的评估与报告，让管理者更加了解数据状况，从而促进问题的解决；在元数据管理中全面、自动化的对全企业的数据信息进行盘点，同时，形成数据资产管理视图、数据导航目录、数据体检、数据门户等多种应用，帮助管理者、业务分析人员、数据开发人员、维护人员等各角色人员，更便捷、更快速的检索到数据并了解数据，实现对数据高质量的分析;在模型管理中将数据标准与模型设计相关联，在设计阶段管控好标准，同时将模型管理与MAPPING设计、血缘相关联，在设计阶段了解变更的影响，保障系统的稳定；在分类分级管理中建立数据分类、分级体系，支持数据的分类分级定义与分析，对外提供相应的安全策略服务接口，同时在事后进行数据安全态势的分析，帮助企业实现数据安全的管控。

B. 产品功能

数据治理平台的功能点主要包括数据标准管理、数据质量管理、元数据管理、模型管理、分类分级管理，主要功能有：

数据标准管理：基础数据标准、指标标准、公共代码、智能化标准对标与分析、词根库、值域库、标准版本基线等

数据质量管理：规则执行引擎、技术规则、业务规则、行业规则库、质量看板、数据质量评估报告、质量问题跟踪、质量问题预警等

元数据管理：元模型管理、数据表管理、报表管理、元数据信息采集、数据血缘关系解析、数据影响分析、数据架构、数据权限、跨库比对分析等

数据模型管理：模型设计、模型知识库、模型版本管理、模型MAPPING设计、模型血缘分析等

分类分级管理：分类分级配置、智能数据定级、脱敏策略管时 、服务与调用情况监控等

C. 产品架构