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我们在前几期的文章中给代驾简单介绍了数据治理的一些基础知识和注意事项等内容，而本文我们就通过案例分析来继续学习一下，数据治理都包含哪些管理方法。
元数据管理：内置丰富的采集适配器，端到端的自动化采集，一键元数据分析，快速理清数据资源，了解数据来龙去脉，构建数据地图，为数据标准建设和数据质量提供基础支撑。
数据标准管理：数据标准建设提供全面完整的数据标准管理流程及办法，用于决定和建立单一、准确、 的事实来源，实现大数据平台数据的完整性、有效性、一致性、规范性、开放性和共享性管理，并为数据质量检查、数据安全管理提供标准依据。
数据质量管理：以数据标准为数据检核依据，以元数据为数据检核对象，通过向导化、可视化等简易操作手段，将质量评估、质量检核、质量整改与质量报告等工作环节进行流程整合，形成完整的数据质量管理闭环。
数据集成管理：可实现跨部门数据的传输、加载、清洗、转换和整合，支持自定义调度和图形化监控，实现统一调度、统一监控，满足运维可视化需求，提高运维管理工作效率。
主数据管理：主数据管理对需要共享的数据建立统一视图和集中管理，为各业务系统数据调用提供黄金数据。
数据交换管理：数据交换服务将若干个业务子系统之间进行数据或者文字的传输和共享，提高信息资源的利用率，集数据采集、处理分发、交换传输于一体，轻松玩转企业级数据交换作业。
数据资产管理：数据资产服务可以帮助我们更好的支撑各种数据的应用，丰富的服务接口拓展，支撑数据资产的多渠道应用，如数据共享、决策支持等， 终实现数据资产价值 大化。
数据安全管理：数据安全管理贯穿于数据治理全过程，提供对隐私数据的加密、脱敏、模糊化处理、数据库授权监控等多种数据安全管理措施，全方位保障数据的安全运作。
数据生命周期管理：数据生命周期记录数据从创建和初始存储，到它过时被删除的整个流动过程，对数据进行近线归档、离线归档、销毁和全生命周期监控。
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2024-01-12
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