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　　K8凱發登錄，凱發K8官網首頁，凱發k8娛樂唯一官網。凱發K8國際官方K8凱發娛樂，當前，國內企業正處在數字化轉型關鍵時期，隨著數據處理和分析技術的創新發展，數據需求日趨多元，對于大多數企業來說，正面臨著數據總量爆發式增長、數據質量堪憂、數據安全隱私等挑戰。如何高效實現數據管理和數據運營，如何提高數據質量和確保數據安全，做好基本的數據治理工作特別重要。這也是作者撰寫這本書的初衷。

　　數據治理（Data Governance）是一個正在不斷發展的新興學科，與眾多新興學科一樣，目前數據治理存在多種定義。

　　狹義數據治理：是對數據資產管理行使權力和控制的活動集合，主要包含規劃朝俞R車WRITEAS震動器、監控和執行等，指導其他數據管理職能的整體執行，在高層次上執行數據管理制度。因為此時的數據治理僅指數據管理的組織、制度、流程、績效和標準等，稱其為相對“狹義”。

　　（1）內部風險管控的需要，應對包括、商業數據涉密、財經數據作假、數據質量低下影響管理決策等。

　　（2）為了滿足外部監管和合規的需要，比如國資委企業受到國資委監管的監管、金融企業受到中國銀行保險監督管理委員會的監管等。

　　廣義數據治理：是圍繞將數據作為企業資產而展開的一系列的具體化工作，數據治理是保證數據的可信可靠可用，滿足業務對數據質量和數據安全的期待的一系列舉措。主要包含組織為實現數據資產價值最大化所開展的一系列持續工作過程，諸如明確數據相關方的責權、協調數據相關方達成數據利益一致、促進數據相關方採取聯合數據行動。具體包含數據戰略、數據管理（數據架構、時序數據管理、主數據管理、指標數據管理、元數據管理、數據質量管理、數據安全管理）、數據運營（數據確權、數據需求、數據服務、數據評估審計等）、數據流通（數據產品、數據交易、數據價值等）等一系列數據管理活動的集合。

　　（1）面向業務系統的數據治理：主數據管理就是典型的面向業務系統的數據治理，它核心要解決的問題是跨業務、跨系統和跨流程的企業核心數據的一致性、正確性和權威性的問題。其以主數據為核心，目標是確保業務應用及其集成與交互的順暢，提高數據質量，降低業務風險。

　　l 業務應用在主數據的支持下才能順暢運行，分析域的數據湖、數據倉庫、分析應用等，以及對應的元數據治理則要在更後面一些。

　　l 在信息化時代，主數據是ERP系統實現全企業集中管控的核心技術基礎；在數字化時代，主數據治理對于克服以微服務為代表的碎片化企業應用架構帶來的企業整體管控困難的問題仍然具有核心基礎意義。

　　面向分析系統的數據治理，重點主要是元數據治理。元數據治理解決“數據4問”：我是誰？我在哪裡？我從哪裡來？我往何處去？其以元數據為核心，目標是理順數據分析建模過程，提高數據質量，為構建分析型數據應用提供保障，主要解決的是在數據分析過程中，指標數據計算的口徑一致性，數據質量，標準規範、成本優化及安全管控問題。因為數據本身還是來源于業務系統，所以面向業務的數據治理是面向分析的數據治理的前提，如果業務系統的數據治理沒做好，分析系統的數據治理就很難從根本上解決。

　　建立秩序(組織、制度、認責、標準、規範、考核) +提供工具(數據倉一體化數據平台+數據治理工具) 、營造生態（數據管理+日常數據運營）+創造價值（共享、開放和變現）

　　數據治理的管理者視圖可以概括為“五域模型”，分為“管控域”、“過程域”、“職能域”、“技術域”、“價值域”。

　　管控域：在數據治理戰略指導下制訂企業數據治理組織，明確組織的責、權、利，崗位編制及技能要求。一般在中大型企業會設立由高層領導及相關專家組成的數據治理委員會，審批數據治理相關的重大決策，並制定數據治理的相關制度、流程，建立數據認責及績效考核機制，以支撐數據治理的活動。

　　職能域：是數據治理的主體，明確數據治理的對象和目標。根據數據資產的構成，又分為主數據治理、交易數據治理和指標數據治理，包含數據標準體系凱發k8國際、數據模型管理、數據質量管理、數據安全管理和數據治理組件。

　　技術域：是數據治理的支撐手段。數據治理的支撐手段，提供數據治理所需的數據架構、數據治理平台，包括元數據管理、主數據管理、數據指標管理、時序數據管理、數據質量管理、數據安全管理等功能模塊。

　　過程域：是數據治理的方法論。數據治理過程包括評估與分析、規劃與設計、實施的PDCA循環。在評估與分析階段，要評價現有數據治理的成熟度、風險及合規性，業務對數據治理的需求。在規劃和設計階段，要明確數據治理的目標和任務，制定數據治理的相關制度和流程，設計數據標準、數據模型、數據架構，及數據治理的實施路徑。在實施階段，要制訂數據治理的相關制度、流程細節，選擇合適的數據治理工具並通過定制化開發滿足數據治理要求。

　　價值域：數據治理的目標就是通過對數據資產的管控挖掘數據資產的價值，並通過數據的流動、共享、交易變現數據資產凱發k8國際。具體包括三個方面：

　　（2）數據共享：通過實現信息整合和分發機制，支持跨業務、跨部門，跨行業、跨企業的信息流通和共享。

　　數據治理框架主要由數據資產全生命週期的管理職能活動和支撐保障共兩部分構成，其中，管理職能活動體現了數據治理管理體系各環節需要開展的具體工作朝俞R車WRITEAS震動器，包括數據戰略、數據治理、數據運營、數據流通4個模塊23項管理職能，通過界定各項職能活動的定位和內在聯系，相對完整的覆蓋了企業數據治理管理工作方向；支撐保障模塊則定義了確保職能活動有效開展所應具備的前提條件和支撐能力，包括組織保障和技術支撐共兩個領域六項支撐手段，具備較好的系統性、協同性、開放性和擴展性，通過跟管理職能活動相結合，針對性提出各種細化管理要求，確保執行過程準確到位，實現制造業轉型升級目標。

　　（2）數據管理模塊是所有數據治理業務的基礎，與數據運營模塊是數據流通模塊發揮作用的必要前提。

　　（3）數據運營模塊是在數據管理基礎上，對數據應用與服務能力的建設與打造，既包括對內共享支撐，也包括對外數據服務。

　　（5）組織保障是制造企業開展數據治理的重要保障，為組織實施各項職能活動提供制度規範、管理機制和人才團隊等基礎資源，是數據資產管理得以開展的重要基石。組織保障包括組織架構、制度規範、管理機制和人才培養等內容。

　　（6）技術支撐是保障數據治理框架職能活動有效執行及配合組織管理機制正常運轉的工具基礎，它需要提供技術先進、功能完善、運行高效和安全可靠的支撐能力。技術支撐保障體系包括了平台工具和技術創新兩方面內容。

　　（2）完整的數據治理包括戰略、組織、制度、流程、績效、標準、工具及數據運營、數據流通及價值變現。

　　本體系架構以數據管控為核心，通過數據管控統領數據治理的10大職能領域，包含數據戰略、數據架構、主數據管理、元數據管理、數據指標管理、時序數據管理、數據質量管理、數據安全管理、數據交換與服務、數據開放與共享。

　　數據如同企業中的其他資產一樣，也具有生命週期。工業企業在進行大數據治理時需要管理數據資產，也就是要管理數據的生命週期。

　　馬斯洛需求層次理論，是由美國心理學家馬斯洛于1943年在《人類動機理論》中所提出的該理論將人類的需求像階梯一樣從低到高分為5個層次。

　　同樣的，數據治理貫穿數字化不同階段，企業不同的角色和不同階段時期，對數據治理的核心關注和需求是不同的，做好需求管理，更好的滿足不同角色對數據治理需求。數據治理是一個長期的過程，不是一蹴而就，應全方位治，通過源頭、過程、應用治理逐漸形成數據全生命週期治理體系。為了更好地確保數據治理項目能有條不紊地進行，少走彎路，不走彎路，一步一個腳印實現每一個具體目標，需要做好數據治理需求管理。

　　（3）便捷需求：包括查找和加工便捷性需求；數據好找、好看、好用，實現數據資可復用，有好的用戶體驗需求。解決了企業數據資產查找難，應用難，管理難等問題。

　　（4）安全運營需求：包括數據安全合規保證、成本優化和控制等需求，實現數據資產“可見、可懂、可用、可運營”通過持續的數據運營，數據將大規模應用于各業務環節、場景中，更好地賦能業務，在實現“提質增效、降本增利”發揮關鍵作用。

　　（5）價值實現：實現資產化、數據資本化需求。數據資產流通，開放共享（跨層級、跨地域、跨系統、跨部門、跨企業、跨業務）、實現企業數據價值挖掘及數據資產變現升值。

　　前3個屬于數據自理低層次需求，通過外部條件就可以滿足；後兩個屬于高層次需求，通過內部因素才能滿足，且需求是無止境的。低層次的需要基本得到滿足以後，激勵作用就會降低，高層次的需要會取代它成為推動行為的主要原因。

　　企業數據管理主要包含：數據資產目錄、數據模型管理、數據標準管理、數據指標管理、主數據管理、元數據管理、時序數據管理、文件和內容管理、數據質量、數據安全等內容。

　　由于受篇幅限制，本文重點介紹企業數據管理最為重要的內容，主要包含：主數據管理、指標數據管理、時序數據管理朝俞R車WRITEAS震動器、數據安全管理。

　　主數據是指企業滿足跨部門業務協同需要的核心業務實體數據。是長期存在且應用于多個系統，描述整體業務數據的對象；例如：客戶、物料、供應商、設備。主數據相對交易數據而言，屬性相對穩定，準確度要求更高，且唯一識別。主數據管理是一系列規則、應用和技術，用以協調和管理與企業的核心業務實體相關的系統記錄數據。通過對主數據值進行控制，使得企業可以跨系統的使用一致的和共享的主數據，提供來自權威數據源的協調一致的高質量主數據，降低成本和復雜度，從而支撐跨部門、跨系統數據融合應用。

　　主數據管理的主要內容包括“兩體系、一工具”，即主數據管理標準體系、主數據管理保障體系和主數據管理工具。其中，主數據管理標準體系是主數據管理工作的重中之重，主數據管理保障體系為主數據管理保駕護航，主數據管理工具確保主數據管理有效落地。

　　指標數據是企業在戰略發展、業務運營和管理支持各領域業務分析過程中衡量某一個目標或事物的數據。一般是由指標名稱、時間、指標數值等組成。指標數據管理指組織對內部經營分析所需要的指標數據進行統一規範化定義、採集和應用，用于提升統計分析的數據質量。

　　l找指標：確定指標梳理範圍，自上而下展開指標，自下而上提鍊指標；確定指標的數據源頭，整理形成指標字典清單。

　　l管指標：制定指標管理辦法、制度流程，進行指標認責，落實指標責任到崗，建立企業常態化管理機制。

　　l用指標：規劃並建立指標體系在數字化中的應用。通過從多源異構系統中採集指標數據，經加工處理後形成主題域的數據集市，提供指標服務、指標分析，進行績效考評，並加以持續改進。

　　時序數據是指時間序列數據。是按時間順序記錄的數據列，在同一數據列中的各個數據必須是同口徑的，要求具有可比性。時序數據可以是時期數，也可以時點數。時序數據管理主要通過對時序數據的採集、處理和分析，幫助企業實時監控企業的生產與經營過程。

　　工業企業具有海量的數據和豐富的場景，例如為了監測設備、生產線以及整個系統的運行狀態，在各個關鍵點都配有傳感器、採集各種數據。這些數據是週期或準週期產生的，有的採集頻率高，有的採集頻率低，這些採集的數據一般會發送至服務器，進行匯總並實時處理，對系統的運行做出實時監測或預警。

　　數據安全管理是指在企業數據安全戰略的指導下，為確保數據處于有效保護和合法利用的狀態，多個部門協作實施的一系列活動集合。包括建立組織數據安全治理團隊，制定數據安全相關制度規範，構建數據安全技術體系，建設數據安全人才梯隊等。

　　構建完整的工業互聯網安全體系，是實施數據安全管理的重要保障。根據行業特點和管理要求，這裡將工業互聯網安全體系架構分為工業互聯網合規保障體系、組織建設、數據安全管控、工業互聯網雲平台、人員能力、技術工具。

　　數據安全體系框架通過3個維度構建而成，包括政策法規、技術層面和安全組織人員。數據安全治理體系框架在符合政策法規及標準規範的同時，需要在技術上實現對數據的實時監管，並配合經過規範培訓的安全組織人員，構成了數據安全治理整體架構的建設。

　　數據安全管理貫穿數據採集/產生、傳輸、存儲、處理、交換朝俞R車WRITEAS震動器、銷毀各個階段，不同階段所面臨不同程度的風險，同時也描述了事後審計工作的內容。

　　數據運營是數據治理從專項工作轉變為企業日常經營管理體系的推進過程和實施策略，指數據的所有者通過對于數據的分析挖掘，把隱藏在海量數據中的信息、規律和知識加工成數據服務、數據產品，以合規化的形式發布出去，供數據的消費者使用，並在數據使用過程中產生更多價值。

　　數據運營是通過管理數據資產的配置、使用和維護，從而改善內部響應效率，提升數據資產效益的重要手段。

　　數據運營管理包括兩個重要方面，一是數據運營的核心活動職能，二是確保這些活動職能能夠落地實施的保障措施。數據運營處于價值創造實現的核心地位。基于大數據平台的技術支撐，及依託平台實現數據全生命週期的管理，為數據運營價值實現鋪平道路。

　　數據運營管理框架包含6個活動職能（數據需求、數據服務、數據開發運維、數據確權、數據應用管理、評估與審計）和2個保障措施（運營組織和制度體系）。活動職能是指落實數據運營管理的一系列具體行為，保障措施是為了支持活動職能實現的一些輔助的組織架構和制度體系。

　　1）數據確權：是指對各級組織機構（權利主體）所擁有的數據權進行確認的過程。數據確權是數據運營的前提，只有釐清依附在數據上各項數據權利所對應的歸屬主體，才能更好的激勵經營主體的積極性。

　　2）建立需求管理體系：快速響應業務需求。高效的需求管理：實現需求的統一管理和項目信息的共享，通過部門間的整合，充分提升信息化項目實施所帶來的效益。高效的問題管理：建立符合平台管控要求的問題管理機制，優化問題管理過程，提高問題處理的速度，提升服務質量和服務水平。在數據需求管理方面，建立需求承接流程、數據加工流程和應用保障流程，以有效應對各個部門產生的頻繁的數據採集和數據使用需求。

　　3）數據開發運維：在數據平台或相關數據服務上，對數據採集、數據處理、數據存儲、數據開發等過程的日程運行及維護，建立開發管理規範與管理機制，開發過程和質量進行監控與管控、監管數據平台或相關數據服務的正常運行，提供持續可用的數據內容等管理活動。數據資產全生命週期的運維管理，日常運維，監控，事件和問題管理，統計分析和優化，應急管理及預案等內容。

　　4）數據服務：主要是指按照使用要求，對數據進行加工處理，形成標準化的數據提供途徑，從而面向消費端提供數據支撐的過程。數據服務管理則是對服務內容、服務過程、服務質量、服務效率等要素進行管理的過程。數據服務通常可以分為8類，包括數據集、API接口、數據報表、數據報告、數據標簽、數據訂閱、數據組件、數據應用等。通過數據服務的開發，能夠提前封裝滿足使用需要的結構內容，支持規模化發展，更好更快的響應數據使用需求。

　　5）數據應用：指的是對數據的使用，使其發揮價值，通過對組織數據進行統一的管理、加工和應用，對內支持科研管理、市場營銷、供應鏈流程優化、智能制造、生產運營等活動，對外支持數據開放共享、數據服務等一系列活動從而提升數據在組織運營管理過程中的支撐輔助作用凱發k8國際。

　　6）評估與審計包含：數據效益評估、數據運營評估、數據管理成熟評估、績效評估及數據審計等內容。數據效益評估主要指對數據運營活動的工作質量、成效水平、應用範圍和成熟程度等予以具體的、客觀的、恰當的評價。數據運營評估是對數據在運營期間效果的整體評價。績效評估是用來評估、評價數據治理相關責任人職責履行情況的，可以作為數據治理工作的執行情況的參考。數據審計保障數據交換、交易過程中一手數據、增值服務數據的真實性、可用性、合法合規性，以及質量健康度，維護數據消費者的合法權益。

　　數據資產化需要經歷原始數據資源化、數據資源資產化、數據資產資本化的過程，最終實現數據價值釋放和價值變現。

　　數據流通是實現數據社會化利用和實現數據資源價值的必然路徑，數據流通的目的在于實現數據的分析價值(使用價值)，但是數據流通環節體現的是數據的交換價值。數據交換價值的基礎是數據關聯性、準確性和可用性(數據質量)。

　　數據資產化是指使數據符合資產標準定義的過程，涵蓋數據治理、登記確權、質量評價、價值評估、資產入表朝俞R車WRITEAS震動器、數據產品開發、掛牌交易等全鏈條，涉及面廣，體系龐大而復雜。

　　數據運營管理框架包含4個活動職能（數據產品、價值評估與定價、數據開放共享、數據交易管理）和2個保障措施（平台支撐和制度體系）。

　　1）數據產品管理：以數據價值發現為目標，根據特定的業務需求和場景，對數據按照一定的邏輯進行加工處理，最終形成多種形式的程序、結果數據或根據數據產品形成的結果性文件等。數據產品管理是為了管理這些數據產品本身而進行的活動。規劃數據產品體系、開展數據產品全生命週期管理、數據產品的賦能創新朝俞R車WRITEAS震動器。

　　2）數據價值評估與定價：是指通過構建價值評估體系，計量數據的經濟效益、業務效益、投入成本等活動。數據價值評估是數據資產管理的關鍵環節，是數據資產化的價值基線。目前，國內外相關標準化組織、財會領域組織、技術咨詢服務企業均從多個視角開展積極探索研究

　　3）數據開放共享管理：是收集數據獲取需求，授予數據訪問權限及對數據共享開放工作進行管控的管理活動。企業明確數據共享開放的範圍、要求、安全責任、協議的簽訂、禁止事項、數據共享開放的合作模式，制定數據共享開放目錄、共享開放級別、脫敏規則，更新維護數據共享開放目錄，收集數據貢獻開放需求，對共享開放提出申請、審批、執行、稽核管理。

　　數據共享是指打通組織各部門間的數據壁壘，建立統一的數據共享機制，加速數據資源在組織內部流動。數據開放是指向社會公眾提供易于獲取和理解的數據，對于政府而言，數據開放主要是指公共數據資源開放，對于企業而言，數據開放主要是指披露企業運行情況、推動數據融合等。明確數據共享開放的範圍、要求、安全責任、協議的簽訂、禁止事項、數據共享開放的合作模式，制定數據共享開放目錄、共享開放級別、脫敏規則，更新維護數據共享開放目錄，收集數據貢獻開放需求，對共享開放提出申請、審批、執行、稽核管理。

　　4）數據交易管理：以拓展對外數據實際使用量為目標，利用營銷推廣等手段，將數據產品的權屬轉讓給數據產品需求方的管理活動。

　　湖倉一體數據平台是實現企業業務數據資產化和數據資產價值化提供數據管理、使用、運營、合規的基礎平台，成為數據生產要素市場化的有力支撐。

　　企業需要一套數據工具軟件來支撐數據治理組織的日常工作機制，落實數據標準，管理數據全生命週期的流程，從源頭數據的採集、到數據匯聚、到數據加工、到數據應用，使數據使用者和數據供應者對數據有個一致性的理解，促進用數據進行運營、用數據進行管理。數據治理工具對數據治理進行支撐是必不可少的。

　　工業大數據治理需要多種數據治理工具軟件的支撐，包括以主數據為核心的套裝軟件、以數據資產目錄為核心的數據資源管理工具、以元數據和數據模型為核心的數據中台，此外，數據交換與服務平台屬于中間件，IT技術人員要熟練駕馭。時序數據記錄了工業過程，支撐工藝與質量控制等。這些工具互有側重，需要根據實際需求予以剪裁。

　　湖倉一體大數據平台是近幾年出現的一種數據架構，它把面向企業的數據倉庫技術與數據湖存儲技術相結合，同時吸收了數據倉庫和數據湖的優勢，使數據分析師和數據科學家可以在同一個數據存儲中對數據進行操作，同時，它也為公司進行數據治理帶來更多的便利性，為企業提供一個統一的、可共享的數據底座。

　　企業數據治理工具一般包含數據治理門戶、主數據管理、數據指標管理工具、元數據管理工具、時序數據管理工具、數據模型工具、數據交換與服務工具、數據資產運營工具、數據質量管理工具、數據安全管理工具等部分。

　　工業數據治理門戶是工業企業數據治理組織的工作平台，用于定義數據治理組織的工作流程和工作標準，包括組織架構、制度規範；發布各類數據標準，包括主數據、數據指標等；評估數據治理組織績效和數據質量；查詢基于知識工程的知識庫。

　　數據資產運營工具包含數據資產目錄工具和數據資產價值評估工具。數據資產目錄，也被稱為數據資產地圖，支持用戶按照自己的業務需求和企業標準，構建企業級數據資產目錄，實現對海量數據進行梳理和歸類和數據資產的全面盤點，為用戶提供完整的數據資產視圖，並提供數據資產展示、交換和共享。數據價值管理主要通過對數據內在價值的評估、數據成本和收益的管理來實現。

　　在工業領域，通過數據資產目錄工具，可以讓數據擁有者直觀、清晰地掌握所擁有的信息資源；數據使用者也可以通過數據資產目錄發現自己所需要的數據現狀，並發出需求申請。通過對數據資源的梳理與編目，為數據的挖掘分析和開發運用提供了準確朝俞R車WRITEAS震動器、全面的數據支撐。數據資產目錄在數據治理解決方案中屬于非必選項，但在數據資產管理解決方案中屬于必選項。

　　數據模型管理工具是企業數據模型的管理、比對、分析、展示的技術支撐，用于提供統一、多系統、基于多團隊並行協作的數據模型管理，解決企業數據模型管理分散、無統一的企業數據模型視圖、數據模型無有效的管控過程、數據模型標準設計無法有效落地、數據模型設計與系統實現出現偏差等多種問題。在工業領域，企業架構與數據架構往往在一起構建，核心業務流程、業務對象、業務活動定義先在數據架構中逐步落地，然後映射到數據的邏輯模型，之後落地到物理模型。

　　數據指標管理工具用于管理數據指標標準，包含數據指標信息維護、數據指標治理及指標應用等功能，用以打通指標凱發k8國際、元數據、數據質量、數據標準各子模塊的關系，確保數據接入規範、標準統一，數據質量可控、數據可用。

　　主數據管理工具用于定義、管理和共享企業的主數據信息，可通過數據整合工具或專門的主數據管理工具來實施主數據管理。主數據管理工具具備企業級主數據存儲、整合、清洗、監管及分發5大功能，並保證這些主數據在各個信息系統中的準確性、一致性、完整性。

　　通過元數據管理工具可以了解數據分布及產生過程。該工具是針對元數據管理職能而開發的朝俞R車WRITEAS震動器。元數據管理已經深入數據的物理模型。工業數據領域的元數據管理組件往往根據具體項目來進行定義。

　　時序數據管理工具用于物聯網、車聯網、工業互聯網領域中的過程數據採集、過程控制，並與過程管理建立一個數據鏈路，屬于工業數據治理的新興領域。從工具維度看，時序數據管理工具與傳統時序數據庫差異很大，後者局限于車間級的可編程邏輯控制器，而非企業級。

　　數據質量管理工具從數據使用角度監控、管理數據資產的質量，是針對數據質量管理職能而開發的，以實現數據全生命週期的質量管理。其能根據標準規則配置數據質量檢查策略，通過調度中心實現數據質量的檢查，發現問題數據，以及將問題數據分派給相關人員修正，並能根據需要形成數據質量評估報告和問題處理報告等。

　　數據集成交換工具是一系列數據技術工具的集合，涉及採集、匯聚、加工、共享等多個環節，是支撐其他數據治理工具的中間件，被廣泛應用于源系統的數據採集、系統之間的數據交換、多源頭數據的匯聚與加工等，屬于PaaS層中的一系列組件。數據交換與服務工具的搭建，除要考慮技術外，還要考慮到工業數據治理的長遠戰略。

　　數據安全管理工具是結合信息安全的技術手段，保證數據資產在使用和交換共享過程中的安全。其中包括數據採集管理、數據傳輸管理、數據存儲管理、數據處理管理、數據交換和共享管理、數據銷毀管理6類工具。

　　由于湖倉一體大數據平台承載了越來越多的目標功能與價值期待凱發k8國際，其所包括的功能模塊也越來越復雜、多變，我們將湖倉一體大數據平台通常所包括的功能以及基本的層次關系簡要地利用下圖來概括，並對主要功能模塊做簡要描述。但在實際實施過程中，很多模塊並非如圖所示的涇渭分明，往往是相互交織滲透，牽一發而動全身。

　　湖倉一體大數據平台通過對企業內、外部多源異構的數據採集、存儲、計算、分析挖掘、數據服務、應用與可視化、作業調度、治理及集成開發環境門戶等，使數據在企業內部可以優化管理，在企業外部可以釋放數據合作價值，是企業數據資產管理和服務的中樞。

　　湖倉一體大數據平台技術起源于B2C互聯網平台的應用。在數字化轉型的大趨勢下，湖倉一體大數據平台在工業領域中的應用迅猛發展，本篇把湖倉一體大數據平台解讀為工業數據的應用平台，是數據治理平台服務的對象，因為數據從採集到處理的整個過程中都會產生成本，只有被應用才會創造出價值。

　　以上對大數據平台的主要功能模塊進行了簡要概述，每種功能的實現，既可以由組織自行開發，也可以從現有成熟技術、商用或開源工具中選擇，目前常見的工具簡要歸納如圖，但由于技術的快速迭代發展，圖中的信息也在不斷更新中，僅作為參考。

　　數據平台的概念幾經變化、沉澱，經歷了理想階段、理論階段，現在基本進入了理性的發展與落地階段。大數據平台一方面在數字化轉型的趨勢下迎來快速成熟發展、大顯神通的時代，另一方面也面臨著技術變化、經濟環境發展、監管力度加大、管理要求提升、人才緊缺的各種挑戰。數字經濟的到來已勢不可擋，大數據平台的建設也在機遇和挑戰中成為眾多機構、組織、企業必須完成的任務。我們所需要的就是明確自己的方向，選擇一條路徑，以開放創新、不斷學習的開拓者心態和嚴謹縝密、篤定務實的工匠精神來建設適合自己的大數據平台。

　　數據治理知識體系涉及管理和技術等多個學科領域，是一個非常復雜的系統工程，如何全面而系統地構建較為完整的數據治理體系，是企業實施數據治理的關鍵。企業數字化轉型當前工作重心應是充分發揮數據要素驅動作用。

　　這本書既具有國際性理論高度，也具備面向中國工業企業的實操性，涵蓋了企業數字化轉型過程中所需要的數據治理基本概念、實施路徑和參考案例，不僅包含業界數據治理熱點和難點，還包含筆者多年的數據項目實戰經驗總結，同時包括作者對數據治理的理解和思考及在項目實踐中的落地實施方法。對于高層管理者，本書是一本推動企業數據治理的方法論；對于中層管理者，本書是一本配合企業數據治理的綱領性指南；對于數據管理人員，本書是開展數據治理項目的數據治理中各種技術方案和工具的手冊，可以有效指導企業全方位開展高質量的數據治理。