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数据治理平台

数据质量

治理报告

成本控制

数据治理平台自动检测平台中数据存储、任务计算、代码开发、数据质量与安全等方面的问题。通过量化评估，提供全局、工作空间及个人等多视角的治理报告与排行榜，帮助用户高效达成治理目标。同时，平台提供任务资源消耗分析和费用预测功能，帮助用户精准控制资源使用和成本。

产品核心能力

主动数据治理

平台覆盖数据湖仓中数据的全生命周期（事前、事中、事后），通过健康分、质量规则、数据血缘等功能，将数据治理规范落实为平台化产品，推动数据治理向持续运营发展。

数据治理量化评估

从计算、存储、研发、质量、安全5个方面进行评估，量化数据治理成效，提供资源消耗和异动分析，支持治理的追溯与优化。

场景式治理计划

支持基于场景的治理计划，自动跟踪治理目标的进展和阶段性成果，确保治理活动的持续推进。

数据标准自动落标

在数据开发和处理过程中，自动应用数据标准，实时阻止数据质量问题，确保数据符合规范。

数据质量问题自动发现与预防

通过内置的检查器，在数据开发环节提前识别和干预数据质量问题，防止问题蔓延。

高效数据治理问题处理

提供现有数据治理问题的列表和优化方法，支持自动化流程，提升问题处理的效率。

内置数据质量规则模板

平台内置37种表级和字段级的数据质量规则模板，能够自动判断动态阈值波动，确保数据质量。

湖仓血缘与数据链路分析

支持湖仓的血缘追踪，提供表级、字段级的数据链路查询，帮助快速排查问题并解决数据治理中的复杂问题。

产品优势

可量化的治理成果

自动化问题发现与解决

灵活的治理模板

全生命周期的治理支持

客户案例

案例：电商平台的数据治理优化

场景描述

某电商平台在高峰购物季期间，每天新增数亿条订单、物流、库存等数据。由于数据开发标准不统一，查询效率低，且订单状态异常率较高，严重影响用户体验与后台运营。

业务需求

快速识别异常数据并优化数据开发流程。

精确分析资源使用情况，减少订单处理延迟，提高物流预测精度，降低存储与计算成本。

解决方案

治理计划定制化根据购物季高并发特点，制定订单与物流链条的数据治理目标，并动态调整治理策略以应对实时需求。

数据异常实时阻断设置规则模板，自动识别和拦截异常订单，确保后续流程数据可靠。

资源优化与可视化分析计算与存储资源消耗情况，精准定位瓶颈并进行冗余优化。

订单数据血缘追踪实现订单字段级血缘分析，快速定位物流链中的异常节点并排除问题。

结果

订单处理效率提升异常数据拦截减少了订单处理延迟，提升了流转效率，缓解了高峰期系统压力。

物流预测精度提高优化后的数据治理提升了物流预测精度，提前识别配送瓶颈，提高配送准时率。

资源消耗优化精准优化资源使用，减少计算和存储成本，避免资源浪费。

数据安全性增强实时监控和异常数据拦截确保了数据准确性和系统稳定性，降低运营风险。

用户体验改进优化数据处理和监控流程，显著提升了客户满意度。