表格條件格式--什么意思（表格中條件格式的用法）

當前，以大數據、物聯網、人工智能為核心特征的數字化浪潮正席卷全球，海量的數據在每時每刻不斷的產生，當數據數量和規模發展到一定程度時，現有的存儲、分析、計算的方案及技術將無法滿足現實需求。企業現有的大數據如同一座金礦，而高價值的數據資產如同黃金，正在等待開采，只有經過一系列的加工處理才能夠挖掘其中的價值。近年來各行各業已經意識到這一問題，都在積極探索和開展數字化轉型與建設，期望通過數字化技術來挖掘數據價值，支撐業務的長期、持續增長。

那么如何做好數字化轉型呢？核心在于做好數據治理，而且不僅要強調技術的支撐，還要強調業務價值的發揮，才能為數字化轉型的成功打下良好基礎。

核音智言能夠為企業提供定制化數據治理服務，確保有效且高效的數據使用，從而賦能企業，改進決策、縮減成本、降低風險、提高安全合規，實現企業價值。

一、數據治理的必要性

國內企業數據平臺的建設大概從90年代末開始，從第一代架構出現到現在已經經歷了近20年的時間。但各行業的數據化發展和建設水平參差不齊，且大部分企業都存在忽視數據治理的問題，數據不統一、數據質量低等源源不斷的基礎性數據問題，限制了數據平臺發展，導致數據應用不能在商業上快速體現效果。

大部分企業在數據管理方面存在以下問題：

1.數據標準化不足：沒有統一的數據標準，導致數據難以集成和統一。指標體系的缺失導致指標間勾稽關系不清、指標定義不清晰使得同一指標對應多個口徑、主數據在各業務系統獨立維護，且規則口徑不統一。

2.數據質量較低：沒有質量管理導致海量數據因質量過低無法使用，數據不具備完整性、規范性以及一致性，不僅最終得到的結論有失偏頗，同時低質量數據會增加相關成本，包含隱性的成本，以及直接的資金成本。

3.數據管控較弱：缺乏有效的管理機制、數據管理權責部門界定不清，使得跨部門數據的共享存在壁壘，存在數據孤島，冗長的數據獲取過程導致業務分析的需求難以被快速滿足。

4.數據應用簡單：數據間的關聯比較低，沒有把數據和業務體系關聯起來，不能對數據進一步探索和挖掘，使得數據的深層價值難以體現。

5.數據分析平臺建設滯后：部分業務活動缺乏信息化支撐、缺少完整的數據和技術架構、缺少統一規劃的大數據分析平臺，以及未能有效管理整個大數據平臺的管理流程。

通過以上幾類問題，可以看到傳統數據平臺面臨的問題，在大數據時代不僅沒有消失，還不斷涌現出新的問題，這需要企業進一步提升數據治理能力，來解決大數據平臺建設過程中的這些問題。

二、數據治理的目標

企業數據治理的目標在于：通過制定數據政策，保障數據安全，推進數據在組織內無障礙共享，保障數據戰略的順利實施，并提升數據管理能力，優化組織精細化管理水平，提高業務運營效率，增強組織決策能力和核心競爭力，從而為實現戰略目標提供有力支撐，進而獲取數據價值、創新業務模式和控制經營風險。

這里不得不提到核音智言的數據治理解決方案，能結合企業需求快速開展數據治理工作。

三、數據治理解決方案

核音智言從數據標準、數據質量、數據安全、元數據管理以及主數據管理五大方面，為企業提供一站式解決方案，打通數據治理全流程。

1.數據標準管理：對企業經營管理過程中所涉及的各項數據進行規范化定義與統一解釋，并對數據間的制約和關系、業務規則及數據質量要求的統一定義，以便更好的支撐業務的開發和系統的集成，保障企業內外部使用、交換數據的一致性和準確性。

2.數據質量管理：對數據全生命周期進行數據質量監管，從多個維度保證數據質量問題能夠及時發現和解決，保證數據的完整性、一致性、準確性、及時性、合法性，從而提升企業整體數據質量。

3.數據安全管理：建立體系化的數據安全管控策略，通過用戶安全管理、數據安全管理實現全方位數據安全管控機制，通過技術手段與管理措施相結合的方式落實數據安全，做到事前可管、事中可控、事后可查。

4.元數據管理：理清元數據之間的關系與脈絡，規范元數據設計、實現和運維的全生命周期過程，降低元數據使用難度、提升用戶體驗。

5.主數據管理：從多個業務系統中整合最核心的、最需要共享的數據，集中進行數據的清洗、豐富和分發，確保主數據唯一、準確、權威的數據源。

核音智言通過專業的產品支撐以及實施方法論，一站式解決企業目前面臨的數據孤島、數據維護混亂、數據價值利用低等多種問題，并依據企業現有的業務和架構，構建一套長效機制，持續將數據沉淀為資產并服務于業務，?讓數據實現可持續應用，充分發揮價值。

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