基于数据治理系统，可细化为哪几个建设目标？

什么是数据治理？数据治理框架是用于管理企业数据的协作模型。框架或系统可以围绕数据创建和操作设置软标准或实体边界。公司通常会成立一个数据治理团队，以确保数据的正确使用、数据质量和策略遵从性。武汉数据治理方案指导如何执行其他数据管理功能。

通过人工智能，对数据进行深入的研究、判断、分析和预测，从数据的可知性和可用性到数据的可测量性，形成智能大脑。

要解决这些问题，数据治理势在必行。数据治理不仅是一种方法，也不是一种功能，也不是一种工具，而是一个完整的系统。

基于数据治理系统，武汉数据治理方案可细化为六个建设目标：

（1）、数据访问标准化：通过制定接口规范，数据治理访问支持多源收集和各种形式的数据。与此同时，数据核对是明确的。对账不仅是对已收集的资源数量和已收集的资源数量的比较，也是对应收集的资源数量和已收集的资源数量的比较。通过设置预警阈值，可以及时监控源位置的数据，发现源采集问题。

（2）、数据处理自动化：通过智能代替人工，极大地提高了生产率。

（3）、智能数据监控：整个数据治理系统中有很多监控点。从而可以多方面的解决问题，及时发现问题。

（4）、通过平台实现数据治理实施过程的各个环节，带动所有产品协同完成整个数据治理过程。