数据治理平台依据DAMA理论体系，实现数据汇聚、数据治理、数据服务、数据建模、数据运维等功能。为行业用户提供数据标准化处理，建立数据资产管理体系，形成统一的数据资源视图，实现数据资源的共享。 同时结合全域数据管理，针对部门之间数据共享、跨域业务协同所面临的体制、机制、责任、安全、利益等造成的阻碍和困境，采用数据架构来支撑和构建全域数据治理体系，提升全域数据治理能力。

1、数据汇聚

对现有数据资产自动摸排，获取数据资产的元数据、存量、增量等有效信息，对数据进行处理、清洗、整合等一系列操作，形成数据资源库。

2、数据治理

通过规范化的数据治理，可实现数据资源的透明、可管、可控，厘清数据资产、完善数据标准落地、规范数据处理流程、提升数据质量、保障数据安全使用、促进数据流通与价值提炼。

3、数据服务

通过数据服务实现对数据资产的查询、推送、订阅等功能，解决“数据不可用”的普遍问题，完善数据共享体系和方法，提高数据利用率，最大化数据资产价值，实现数据资产高效共享。

4、数据运维

收集数据接入、处理、组织和服务等各项任务的状态信息，对异常状态进行告警和处置，实现对数据资源流转过程的实时监控和管理。

5、数据建模

将复杂的数据处理、数据分析过程通过图形的可视化街面进行配置、建模，有效的解决了传统业务平台的配置复杂不易用的缺点。

6、全域数据管理

通过数据自动注册、数据自动生成目录、数据分类分级、公钥加密、数据确权和权属授权等技术，实现全域数据感知、全域数据管理、数据跨域共享、数据安全保护、数据流动过程可追溯、数据安全责任可追究等功能。提高数据提供部门和数据使用部门的数据共享效率，创新数据跨域共享和业务协同应用的场景。

1、多源异构数据的治理

支持主流关系型数据库、非关系型数据库、MPP数据库、大数据存储平台、文件类型数据等众多的数据源类型的数据接入和数据共享，打通各类信息系统“孤岛”。

2、内置规则引擎支持自定义规则

依托于强大的规则引擎，做到数据处理规则、质量检核规则、数据采样规则、数据标签规则等多种规则的快速动态扩展，有效节省数据开发和运维的成本。

3、行业数据标准管理

依据不同行业适配相应数据标准规范，做到支持行业的快速切换，解决一套数据治理工具只能应用于特定行业的困境，节约标准落地时间。

4、质量检核

采样与全量双模式数据质量检核方式，快速发现数据潜在问题，提高数据质量检核的效率，加速对问题数据的定位和处理。

5、DOA体系架构

采用面向数据的体系架构（DOA），通过数据注册、数据分级分类、数据权属确权、数据安全调度等技术手段实现全域数据资产的动态感知和数据的安全可靠共享。

1、吉林省公安厅

2、承德市公安局

3、北京市公安局朝阳分局

4、枣庄市公安局

5、达州城市大脑