Master 数据管理是为了解决企业运营中各类master 数据在不同系统中名称和编码不一致的问题，保证master 数据在企业中单一视图的准确性、一致性和完整性。通常，软件项目中的统一身份管理也称为4A项目。解决方案和实现方案包括4A提到的内容，但很多时候，针对不同用户的需求场景和个性化服务，更多的功能会在4A实现的范围内实现。
4、大 数据处理工具有哪些?Da数据include数据Capture、数据 Analysis等处理工具。以兰陵的数据资产平台为例。它可以产生以下值:1 .确定数据管理标准数据管理标准是做好工作的基础数据管理，包括数据各级管理对象的命名规则、划分原则、管理阶段及相关指标。通过整合组织、权责、流程，建立完整的数据管理组织。
2.梳理Core数据Assets梳理企业核心业务实体数据(包括但不限于组织、客户、供应商、招标、项目、合同等。)，OK/12344。应用流程、清理规则、数据治理、数据集成等规则。数据建模与构建核心数据主题库，并做好前期规划。3.建设数据管理平台数据资产管理平台系统提供完整的数据管理功能，实现数据编码、发布、清理、整合、共享、治理等功能。
5、追过程之 数据仪表盘 数据分类数据治理是指从使用零碎的数据到使用统一的master 数据的变化，从很少或没有组织和过程治理到全面的企业范围的数据治理的变化，以及从试图与master 打交道的变化。数据治理的全过程数据治理其实是一个系统，它侧重于信息系统的实现层面。这个系统的目的是整合IT和业务部门的知识和意见，通过一个类似于监事会或项目组的虚拟组织，全面监督企业的信息化建设。这种组织的基础是企业最高管理层的授权和业务部门与IT部门的建设性合作。
6、 数据治理十步法以下文章来自谭数据，作者石秀峰。1.找到症状，明确目标。数据治理不是为了治理。数据治理在背后。企业常见的质量问题有:数据不一致、数据重复、数据不准确、数据不完整、-1。因为这些数据问题，业务拓展和业务部门之间的沟通受到很大困扰，产生很大成本；异构系统中的数据不一致，导致业务系统间应用集成失败；数据质量差无法支持数据分析，分析结果与实际情况相差较大。
目标:企业实施数据治理的第一步是明确数据治理的目标，明确数据治理的要点。技术工具:实地调研、高层访谈、组织结构图。输入:企业数据战略规划、亟待解决的业务问题、业务发展需求、业务需求等。输出:数据治理初步沟通计划、项目任务书、工作进度表；2.李数据，现状分析根据企业内外部环境数据，从组织、人员、流程和数据四个方面分析了数据的现状。
7、大 数据时代如何做好 数据治理1，数据治理的成功很大程度上取决于领导者的水平。CFO、CMO、CIO都在保护各自专业领域的利益，CDO却很少，所以，要看公司怎么做，而不是公司怎么说。任何大事，组织领导的调整都是第一步，2.数据管理团队要趁热打铁，关键时候磨枪也没用。这是很大的遗憾，更不要说向合作伙伴求助了，刚开始的时候，来100也没用。
