策数据的优势和强项。经过多年打磨，神策数据面向 CDP 复杂的数据接入场景，结合传统的行为数据接入能力，打造了全新的可视化数据接入框架，具备强大的灵活性与扩展性，并与外部数据源及内部的数据建模域解耦。基于此，企业可以实现自身 CDP 相关数据的接入效率 1-2 个数量级的提升，并最大程度丰富数据采集与集成的场景。
与此同时神策数据也在积极探索与
主流云原生数仓的生态整合方案，致力于实现 CDP 和企业数仓能力的无缝整合，真正赋能业务运营与增长。值得强调的是，神策数据全新引入数据双向映射方案，我们希望能利用这一技术方案和「ZeroCopy」理念为 CDP 的数据集成解决方案带来新的范式。目前，在神策 CDP 中，我们尽可能地简化了数据导入和导出的过程，实现 CDP 底层的数据表和客户数仓表的双向读写，只存储一份数据，从源头上消弭数据 diff，实现真正的无缝链接底层数仓与上层的业务应用。本文将从数据接入框架和导入任务管理两方面展开，详细介绍神策 CDP 的数据集成能力，帮助企业更好地支撑上层数据应用。
一、可靠且易扩展的数据接入框架神策 CDP 为企业提供了全套数据接入解决方案，包括实时数据采集 SDK、批量数据导入工具、数据仓库映射等。该平台化的数据接入框架为企业提供了多种预置的数据源接入选项，可以轻松整合业务系统数据、第三方数据和数据仓库/数据湖等。
另外，企业也可以在平台上进行自定义插件开发并部署到生态平台以满足特定接入需求。除此之外，神策进一步提供了完善的数据表创建和写入 API，使企业开发者能够以编程方式完成整个数据接入过程。为了与企业的数据湖更为紧密地集成，神策还支持将 Iceberg 类型的数据表直接映射到系统中，实现在不导入数据的前提下完成数据对接，这不仅节省了硬件资源，还确保了数据与源端的完整一致性。针对企业的具体业务需求，神策数据的咨询专家团队会提供最佳的数据接入解决方案。
举个例子当前众多企业正在建立或已
经建立了自己的数据仓库/数据湖，他们在此过程中投入了大量的 IT 开发资源、存储和计算成本。在此背景下，神策 CDP 为企业所提供的数据仓库表映射功能就显得尤为重要。企业可以基于此，有效复用已经建立的数据仓库/数据湖，通过直接访问预先建立的数据仓库表，显著降低数据导入的成本，确保数据的完整和一致。这意味着神策 CDP 能够与现有的数据基础设施更加紧密地结合，进一步提升数据利用的效率和效果。
二、可视化的导入任务管理神策 CDP 为企业提供了一套完善的、可视化的数据导入任务配置和管理工具，帮助企业利用直观的字段映射配置和导入规则设定，快速灵活地建立数据导入策略。
实时任务监控一旦数据对接任务成功启动，系统界面上将实时展示所有的数据处理和同步任务。系统管理员可以在界面上直观地查看任务的启停、故障状态和日志，迅速定位并解决问题。
资源血缘依赖通知确保下游应用方能够及时得到通知，从而降低数据接入延迟可能带来的连锁影响。高效数据接入通过神策数据提供的数据导入工具，相比传统的 ETL 方式，企业可以大大缩短数据接入的时间，从原来的数周或数月缩短到仅需一两天，显著提高数据接入的效率。
透明度与可追溯性企业可以清晰地查看和追踪导入任务的策略、调度时间、运行状态等信息，解决了传统 ETL 方式中常见的“黑盒”问题，提高了透明度。
神策 CDP 通过整合来自多个来
源的数据，关联全域 ID，扩展多实体的数据模型，帮助企业构建客户分群和标签，并结合丰富的数据加工技术和高效的数据输出机制，为企业的业务分析、自动化营销等全域客户经营场景打下坚实的数据基础。企业数据治理现状与解决方案全面解析。
神策小秘书神策小秘书标签: 数据驱动，数据分析，数据平台2024年08月27日伴随着以“数据资产”与“数据安全”为核心的政策频出，数据治理市场迎来高速发展。与此同时，《数据安全法》《个人信息保护法》等一系列立法也为企业数据采集、数据安全、数据开放等带来了巨大挑战。对于企业来说，数据治理是完成数字化运营闭环的重要基础，数据治理的质量直接影响数据应用过程中的数据价值体现。
一、什么是数据治理数据治理是一个组织内部管理和使用数据的框架和实践的集合。它涉及到数据的创建、存储、访问、共享、保护和销毁等多个方面。数据治理的主要目的是确保数据的质量、可用性、一致性、安全性和合规性。数据治理对于任何依赖数据进行决策的组织来说都是至关重要的，它有助于提高业务效率，降低风险，并确保数据的长期价值。
际数据管理协会）认为，数据治理指的是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合（计划、监督和执行）。
阿里研究院认为，数据治理是建立在数据存储、访问、验证、保护和使用之上的一系列程序、标准、角色和指标，以期通过持续的评估、指导和监督，确保富有成效且高效的数据利用，促进跨组织协作和结构化决策，为企业创造价值。
我们必须将数据收集的焦点从过时的遗留 美国数据 系统转移到能够准确反映美国社会经济状况的新工具上。数据的作用：人口统计、经济趋势和技术进步有助于企业和政府在面临复杂问题时做出明智的决策。组织可以分析这些数据，做出基于事实的决策、实施战略并加速创新。政策制定者利用这些数据推动立法，以充分和有效的方式满足公众的需求。
综合各家之言神策数据认为
数据治理广义上包含所有数据事项决策，狭义上包含数据采集、存储、质量、管理、应用等关键流程。
二、企业数据治理面临的六大痛点企业数据治理的整体目标是持续运营数据价值，推动企业数字化转型。目前，企业在数字化转型过程中面临着来自 产品所有者实用指南 业务、组织架构、技术等方面的痛点，总结如下 组织架构不适配，推进难度大。
数据治理的整体运作需要很高的数据管理统一性和一致性，传统的企业组织架构往往没有单独的数据管理部门，数据治理相关业务由信息科技部门代为统筹，导致数据管理团队和角色比较分散，相关工作无法顺利推进 数据采集和获取困难，数据源格式、类型均不统一。
企业在数据治理的过程中，需要对接其现有的业务系统、自有触点以及各类三方数据源。但是，当前企业普遍存在的问题是，数据源缺乏统一的标准，不同 ADB 目录 业务系统的数据格式、类型不统一，导致整体数据获取和对接的成本较高。数据孤岛效应严重，数据标识不一致导致数据打通困难。
企业的整体业务架构下包含各类独立运作的数据系统，每一类数据的来源都不同且离散，数据孤岛情况非常严重，企业在数据治理过程中缺乏合适的数据模型、架构和框架设计。同时，企业普遍缺乏合适的数据模型来承载全部来源的数据，数据模型本身的抽象难度较大，需要同时考虑数据属性和业务场景，进行数据盘点，实现数据的标准化和统一。企业数据质量管理困难，问题积压严重。
我们必须将数据收集的焦点从过时的遗留系统转移到能 美国数据 够准确反映美国社会经济状况的新工具上。数据的作用：人口统计、经济趋势和技术进步有助于企业和政府在面临复杂问题时做出明智的决策。组织可以分析这些数据，做出基于事实的决策、实施战略并加速创新。政策制定者利用这些数据推动立法，以充分和有效的方式满足公众的需求。
企业缺乏数据质量的管理体
系和方法论，对于数据质量缺乏合理的评估体系，缺少打分机制，无法诊断数据质量问题的严重性，导致质量问题大量积压对业务造成严重影响；另外，企业无法对数据质量做主动监控，只能在发现问题后亡羊补牢，大大增加了企业的数据维护成本。企业数据管理混乱。
从宏观来看，企业对数据的生命周期无法进行管控，数据的热度、数据的老化情况无法得知，数据日益臃肿，资源占用、成本日益攀升；从微观来看，企业数据命名定义混乱，数据一致性无法得到保障，且数据之间缺少数据关联关系、血缘情况，加大了整体数据管理的难度。数据开放风险大，数据合规安全不可控。
企业数据在对外输出时，无法提供灵活的数据使用接口，很难实现灵活的数据流量控制、脱敏处理，导致数据 API 定制化程度高。与此同时，企业缺乏数据合规的管理机制以及技术工具，对数据上报和数据传输无法进行及时的控制和检查。
三、详解神策数据的数据治理完整方案
数据治理的核心目标是帮助企业整合数据资产，发挥数据资产价值，赋能企业形成数字化的业务闭环，实现企业数字化转型。神策数据的数据治理方案包括数据采集、数据打通、数据质量、数据管理、数据安全五大关键点。接下来详细介绍。数据采集：通过 SDK 等数据合规采集工具，实现全端数据资产积累
数据治理应拥有统一的数据合规采集框架，并支持多种数据采集方式。企业可以通过 50+ 种 SDK 灵活适配各类数据源，完成全域数据源的高效采集。
对于外部数据的接入，企业可以通过多种通道快速完成，并在数据平台进行数据存储和数据的分析、可视化。预置通道集成了一方业务数据库、Excel 等数据文件、三方电商渠道、微信生态的私域数据接入。同时，为了包容其他数据源，整体设计以插件化的方式进行，企业可以快速集成其他数据通道。数据打通：通过实时一对多的 ID-Mapping，构建全局统一的用户体系。
数据打通的核心是实现数据模型和标准的统一。企业数据的存储在分层基础上考虑数据模型本身的设计，一方面要考虑当前数据的实际情况，另一方面考虑业务对数据的实际诉求，共同构建整个企业统一的数据模型体系。
数据模型和标准完成统一之
基于 ID 之间的精准匹配，企业可以将两个不同用户在同一用户标识下 ID 相一致的用户进行关联，并以此将不同业务系统的数据进行用户 ID 打通。通过 ID 之间两两映射关系表，打通多种 ID。
企业可以在系统中统一维护各个业务系统或者数据来源的用户身份标识，并为每个用户身份标识设置优先级，系统会根据维护的用户标识和其对应的 ID 优先级，自动打通接入的数据。
数据质量：构建数据治理监控体系，异常数据监控报警及在线修复在数据质量看板中，企业可以结合业务进行梳理，通过可视化的形式选择数据和字段对数据质量规则进行配置，定义接入数据需要满足的质量要求。
根据设定的数据质量规则
所有进入的数据都会主动进行规则校验，不符合规则的数据会被异常通报，实时反馈给数据使用者。同时，平台会对异常数据进行实时修复和改正，并及时调整上游数据和规则。数据管理：打造一站式数据资产管理平台，随时掌控数据大盘
在数据资产管理过程中，企业数据管理人员可以通过可视化的数据资产管理平台，快速查看当前数据大盘情况，也可以快速查询入口检索需要的数据。
数据开放平台通过数据 API 的方式将平台数据提供给业务部门，实现对业务的数字赋能；数据地图能够按照不同的业务主体对数据进行集中化管理，帮助不同的业务部门整理和管控整个部门所属的数据资产。数据安全与合规：严格控制数据安全分级，切实遵守数据相关法律法规。
神策数据的数据治理方案可以面向不同的使用者提供不同数据安全级别的控制，从取数和访问流程对数据进行隔离和区分，同时提供专门针对数据安全的服务控制，切实保障企业数据安全。
