治的具体内容包含治汇聚：监管采集流程，整合多源数据，统一数据存储，形成数据中心 。治质量：对齐标准及数据，基于数据标准对数据进行校核，生成问题库，形成质量报告 。治清洗：去除重复数据、补充不完整数据、修正错误数据，形成主数据 。治加工：发掘数据价值，转化数据为信息，对数据进行标签处理，形成数据洞察 。治安全：识别敏感数据，明确责任人及权限，对数据进行分类分级，形成安全策略 。
治共享：构筑数据共享通道，提供数据访问统一入口，形成自服务的共享平台 。东软大数据治理的目标数据标准化消除歧义，剔除重复补全缺失，修正错误统一码表，理清关系流程规范化规范数据生产，统一来源规范数据变更，统一流转规范数据共享，统一出口治理常态化建立长效工程，循序渐进确立业务目标，小步快跑树立治理文化，长治久安价值可视化量化指标，价值可衡量资产全景，价值可展现全链分析，价值可跟踪监管智能化数据操作留痕，可追溯安全权责明晰，可监测差异智能监测，可觉察东软大数据治理解决方案使用系统的方法来解决政府及企业如今所面临的数据治理难题，提供一体化的解决方案，用来透明地管理全行业各类系统中庞杂的数据，形成一套标准、规范、准确、干净、完整的数据资产 。
什么是数据治理，为什么要进行数据标准化？
数据治理分析是将庞大数据量进行过滤整合，让用户可以跟进数据实时情况，方便用户更准确快速地对数据业务进行合理分析、判断，实现利用数据驱动业务，达到企业增值的目的 。基于大数据技术研发的数据分析平台系统，通过从多个业务系统到ODS中间库、ODS中间库到数仓模型的加工过滤，再将模型绑定组件实现数据的可视化展现，可以使用户更加形象的对不同业务的数据进行观察分析 。
既然是数据治理分析，那么在“分析”之前先要对数据进行“治理” 。我们通常需要先将数据标准化，利用标准化后的数据进行数据分析，数据标准化也就是统计数据的指数化，数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面 。随着人们研究领域的不断扩大，所面临的评价对象日趋复杂，如果仅依据单一指标对事物进行评价往往不尽合理，所以需要多指标信息处理数据才能得到用户想要的更为准确更有用的业务数据 。
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