Master 數據管理是為了解決企業(yè)運營中各類master 數據在不同系統(tǒng)中名稱和編碼不一致的問題，保證master 數據在企業(yè)中單一視圖的準確性、一致性和完整性。通常，軟件項目中的統(tǒng)一身份管理也稱為4A項目。解決方案和實現方案包括4A提到的內容，但很多時候，針對不同用戶的需求場景和個性化服務，更多的功能會在4A實現的范圍內實現。

Da數據include數據Capture、數據 Analysis等處理工具。以蘭陵的數據資產平臺為例。它可以產生以下值:1 .確定數據管理標準數據管理標準是做好工作的基礎數據管理，包括數據各級管理對象的命名規(guī)則、劃分原則、管理階段及相關指標。通過整合組織、權責、流程，建立完整的數據管理組織。

2.梳理Core數據Assets梳理企業(yè)核心業(yè)務實體數據(包括但不限于組織、客戶、供應商、招標、項目、合同等。)，OK/12344。應用流程、清理規(guī)則、數據治理、數據集成等規(guī)則。數據建模與構建核心數據主題庫，并做好前期規(guī)劃。3.建設數據管理平臺數據資產管理平臺系統(tǒng)提供完整的數據管理功能，實現數據編碼、發(fā)布、清理、整合、共享、治理等功能。

數據治理是指從使用零碎的數據到使用統(tǒng)一的master 數據的變化，從很少或沒有組織和過程治理到全面的企業(yè)范圍的數據治理的變化，以及從試圖與master 打交道的變化。數據治理的全過程數據治理其實是一個系統(tǒng)，它側重于信息系統(tǒng)的實現層面。這個系統(tǒng)的目的是整合IT和業(yè)務部門的知識和意見，通過一個類似于監(jiān)事會或項目組的虛擬組織，全面監(jiān)督企業(yè)的信息化建設。這種組織的基礎是企業(yè)最高管理層的授權和業(yè)務部門與IT部門的建設性合作。

以下文章來自譚數據，作者石秀峰。1.找到癥狀，明確目標。數據治理不是為了治理。數據治理在背后。企業(yè)常見的質量問題有:數據不一致、數據重復、數據不準確、數據不完整、-1。因為這些數據問題，業(yè)務拓展和業(yè)務部門之間的溝通受到很大困擾，產生很大成本；異構系統(tǒng)中的數據不一致，導致業(yè)務系統(tǒng)間應用集成失??；數據質量差無法支持數據分析，分析結果與實際情況相差較大。

目標:企業(yè)實施數據治理的第一步是明確數據治理的目標，明確數據治理的要點。技術工具:實地調研、高層訪談、組織結構圖。輸入:企業(yè)數據戰(zhàn)略規(guī)劃、亟待解決的業(yè)務問題、業(yè)務發(fā)展需求、業(yè)務需求等。輸出:數據治理初步溝通計劃、項目任務書、工作進度表；2.李數據，現狀分析根據企業(yè)內外部環(huán)境數據，從組織、人員、流程和數據四個方面分析了數據的現狀。

1，數據治理的成功很大程度上取決于領導者的水平。CFO、CMO、CIO都在保護各自專業(yè)領域的利益，CDO卻很少，所以，要看公司怎么做，而不是公司怎么說。任何大事，組織領導的調整都是第一步，2.數據管理團隊要趁熱打鐵，關鍵時候磨槍也沒用。這是很大的遺憾，更不要說向合作伙伴求助了，剛開始的時候，來100也沒用。