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企业数据治理的三个步骤
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第一步是收集和规范企业数据
信息领域有一种说法是垃圾进出，意思是用脏数据作为样本，产生的研究成果毫无价值。数据污染可能发生在数据生成、采集、传输、流通、加工、存储、提取、交换等环节。因此，为了保证数据治理目标的实现，必须控制数据的全过程，在数据标准、数据质量、数据文件交换、元数据、数据生命周期、主辅数据源、数据安全、数据责任等方面形成统一的数据治理规范。
第二步是数据模型管理和标签梳理
数据管理的核心是数据模型管理。当前，企业原始数据库中有大量未注释的字段和表格，含义模糊，同名，同名，冗余字段，枚举值不一致。这将直接影响系统对数据的识别。数据建模使数据结构更加丰富和清晰，便于统一数据口径。企业沉淀大量数据模型后，应及时保留或删除管理，而不是控制数据模型。这些历史问题会给新一代系统的改造带来很多麻烦。
此外，数据标签是数据实体特征的符号，每个数据标签都是我们理解、观察和描述数据实体的角度。因此，内部统一标签也很重要。商品标签包含条形码、规格、口味、图片、包装等信息。客户标签包括性别、年龄、地区、爱好、产品偏好、购买力、忠诚度等。
在实际的数据治理中，数据资源目录、数据分类和数据标签相互配合。建立良好的数据资源目录的第一步是明确数据资源的分类，根据数据分类组织编目资源，然后对数据资源进行标签，使数据资源更贴近用户，更容易管理，从而充分发挥数据的价值。
第三步是企业算法和人工智能的应用
Smartbi在收集和规范企业数据、控制和整理数据模型后，可以管理数据，并将相应的算法和人工智能应用于特定的业务场景。
以数据模型管理为例：人工智能可以帮助企业实现经验模型与计算机模型的完美融合，构建商品和会员的知识地图。
以元数据管理为例：人工智能收集非结构化数据，提取关键信息，维护和整理元数据。
以主数据管理为例：主数据是企业核心业务实体的数据，是在整个价值链中重复、共享应用和多个业务流程的基础数据，与各业务部门和系统共享。在复杂的数据主数据系统中，机器学习、自然语言处理等人工智能技术可以帮助定义和维护数据匹配规则，确定与主数据相关的记录，建立交叉引用规则。
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