SEC.01 · 他们正在面对
ISSUE_01同一个“销售额”，三个部门三种算法
ISSUE_02SKU 编码各系统对不上，主数据无人管理
ISSUE_03AI 直接读原始库，答非所问
SEC.02 · 核心能力
数据治理平台能做什么
01数据清洗与去重
02字段映射与主数据管理
03GMV / 退款 / 利润 / 库存等指标口径统一
04业务语义层：企业数据与 AI 之间的业务翻译层
05数据质量规则监控与告警
06按组织 / 角色 / 数据域的权限治理
SEC.03 · 典型场景
SCENE_01
全公司统一“销售额与退款口径”，月度经营会不再对数字扯皮
SCENE_02
商品、店铺、渠道主数据对齐，跨系统分析不再对不上号
SCENE_03
质量规则自动巡检，脏数据在进入报表前就被拦下
模块协同治理后的指标与语义供「智能问数」「AI 接口工厂」直接消费。
SEC.04 · 常见问题
指标口径由谁来定义？
我们提供电商行业指标模板作为起点，与企业业务方共同确认后固化为标准；后续口径变更走审批并全程留痕。
已经有数据仓库，还能用吗？
可以。治理平台可叠加在现有数据仓库之上做口径统一与语义层建设，不要求推倒重来。
权限能细到什么程度？
按组织、角色、数据域配置访问边界，可精确到指标级与行级数据范围，AI 调用继承同一套权限。