关键词：数据治理、数据质量、数据服务、数据超市、业务场景、数据资产、数据目录、数据标准、隐私信息、安全等级、数据策略。
涵盖数据收集、处理和使用的综合数据治理解决方案。 其中，数据的可视性和可管理性是重点，通过全局编目和人工智能算法对数据进行标注，生成企业级目录。 此外，数据的可见性是关键，通过与业务集成，技术人员可以更好地查找和探索数据资产。
数据治理是标准化和集成不同类型数据的过程。
数据目录是数据治理的第一步，用于整理和统一数据。
基于数据目录的数据标准化，确保数据质量。
识别质量分析问题，并定位或管理数据。
将受治理的数据用于不同的目的，例如数据事务、报告生成等。
数据生命周期包括收集、处理和使用事务。
收集数据的问题包括数据的可见性和资产的可见性。
处理数据的问题包括不知道数据的状态以及如何处理数据。
通过全局编目和搜索，对企业各系统、各单元的数据构建进行分析。
使用人工智能和机器学习算法来标记非结构化数据，以便更好地进行管理和分析。
生成企业级数据目录，通过数据与数据的关系，形成对数据资产的综合链接分析。
数据资产目录需要与业务集成，以便更好地应用和决策支持。
目录的形式不仅仅是一个简单的excel目录，而是一个企业级的数据资产目录，可以提供更全面、更有用的信息。
数据治理由业务环境驱动，可以跨越多个系统和组织。
通过业务场景中的数据识别，可以构建数据质量、数据标准和数据质量组织。
技术人员可以通过数据值和命名属性的相似性来查找和探测数据。
通过了解企业数据资产的相似性，您可以更好地管理组织的数据。
有三个级别：管理层、业务层和执行层（数据管理员级别）。
管理决策者可以了解组织数据资产的布局和状态，包括质量、计划和战略优先级。
在业务层面，关注业务线数据的质量和标准，以及解决问题的进展。
数据服务超市是企业内部的数据服务共享平台。
气象数据在数据服务超市上架，数据资产定价，实现数据变现管理。
国内数据超市只关注企业内部数据服务的共享，数据资产变现的案例很少。
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