⑴AI 时代的到来，让数据的重要性不言而喻。但是，数据量和数据维度的增加在扩充了企业数据资产原始信息的同时，也给数据资产的管理以及数据的有效利用带来了巨大的挑战。在美国，有约三分之一进行数字化转型的企业都遇到过，因未能有效利用数据驱动业务增长而减少数据支出的情况。
⑵对于企业的数据管理者以及数据的使用者来说，他们最关注的问题，比如：
⑶数据使用现状：数据从哪儿来？谁在使用数据？使用场景是否安全？
⑷数据代表的含义：同一个数据名称从不同来源是否定义一致？数据转化后代表什么意义？
⑸数据是否正确：数据经过多重转换以后，得到的分析结果是否还能引导决策？
⑹现在，可以运用“数据治理”技术来解决这些问题，即通过使用一套数据治理的产品工具，并且定义好一套组织需要遵循的流程，用来接入、管理、使用、监控、保护、提升数据及数据使用过程，以促进商业产出。
⑺nEqual DMP 是行业前沿的第一方品牌数据管理平台，它在开源的 Wherehows 基础上集合自研产出数据治理套件，并整理出完整的解决方案以服务于宝洁、ABI、Intel、广汽菲克、汇丰银行等国际知名品牌数据资产的建设、管理及使用。
⑻nEqual DMP 大数据治理技术套件中，拥有以下几个功能：
⑼. 数据资产盘点（Dashboard：快速跟踪数据资产的基本情况
⑽Dashboard 中包含了总体数据量、数据存储情况、数据来源情况、数据使用情况、新接入数据情况、以及敏感数据的使用情况等等；
⑾. 元数据管理以及数据亲缘管理：解决数据理解以及数据可靠性问题
⑿元数据指数据的数据，它详细保存数据的来源、数据处理方式、数据维度的技术属性、业务属性信息，以及数据的生命周期等；数据亲缘管理即是指详细记录数据的转化行为和转化逻辑，并将数据的上下游关系以透明的方式展示；
⒀. 敏感数据使用及脱敏：解决数据安全以及数据使用合规方面的问题
⒁通过敏感数据定义的规则配置，自动识别数据库中的敏感数据，并进行使用数量统计、使用情况跟踪、权限控制、脱敏规则、以及脱敏情况管理；
⒂. 自动化流程及协作管理：解决数据治理中人的管理问题
⒃协作管理包含的权限体系，保障数据使用的安全性；自动化流程管理用来提高数据管理和数据使用的效率。
⒄此外，DMP 的数据治理还需要解决营销类场景的部分特殊问题，例如：数据量大并且持续大量增长，同时接入多个内外部数据源且数据源可变，各个数据源数据指标一致性问题，部分数据的生命周期较短，而数据从接入到支持决策的效率要求又很高。
⒅针对这些需求场景，nEqual DMP 的大数据治理技术特色主要表现在：
⒆数据治理流程的标准化和自动化：从数据接入、数据转化、数据风险监控、到数据挖掘都能实现自动化流程管理以及高度可拓展的配置方法；
⒇使用机器学习等方法生成和管理元数据的标签，以提升搜索使用数据的速度。
⒈为了帮助企业的营销数据使用效率和使用效果得到进一步的提升，未来，nEqual DMP 数据治理能力还将继续优化：优化机器学习建模能力以提升元数据标签的生成能力，并且将数据亲缘关系管理从表关系深入到字段级别；加强协作与分享能力，使得数据分析者更好地协作以及传递分析经验，从而提升数据分析者的使用效率和使用效果。
⒉时代在不断变换，人们的行为习惯也在优化升级，nEqual 作为帮助企业实现数据在线能力的大数据科技公司，一直秉承着数据连接+产品技术+咨询服务的铁三角模式，为企业实现以超级用户体验为中心的商业模式保驾护航。同时，在自身产品技术的研发和钻研上，也一直走在行业前沿，并不断依靠实战经验带来的思考做进阶升华，为更多品牌主带来更多、更好的服务体验。