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数据治理：收集表单数据的最佳实践

时间：2019-03-26来源：亿信华辰浏览数：681次

什么是数据治理以及它与您的组织有什么关系？

在本白皮书中，您将了解数据治理的定义，以及遵循Oracle数据治理的最佳实践如何帮助您实现“ 质量更高，访问更容易，管理和可审计安全性更高的数据”。

同样在本白皮书中，我们将介绍：

  • 安全性：您可能不需要被告知数据泄露的严重且经常是灾难性的。了解与安全相关的数据收集问题非常重要，例如信息访问的加密和密码保护，本节将介绍这些内容。
  • 合规性：数据处理有多种法律要求，从HIPAA获取医疗保健信息到FERPA获取学生信息。了解这些要求及其他要求，以及使用具有自定义访问控制的表单解决方案的重要性。
  • 数据质量和连接性：除了安全性和合规性之外，数据治理还可以包括使数据对组织更有用的方法。毕竟，为什么收集数据，如果它无法以某种方式帮助改善您的工作？
  • 集中式表单解决方案：采用集中式数据收集方法意味着更少的IT工作和更有组织的数据。本节介绍了一种数据收集方法与许多方法相比的优势。
（部分内容来源网络，如有侵权请联系删除）
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1 元数据名词解释

2 主数据模型模板库

3 人工智能在数据治理中的应用

4 bi项目数据分析

5 bi数据决策系统

1 数据交换平台的概念、作用以及如何利用它来实现高效数据流动

2 商业智能BI应用的三个层次：报表、分析、挖掘

3 数据标准管理主要包括哪些内容？

4 如何确保数据质量与一致性

5 什么是商业BI和实施BI的解决方案

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产品功能
平台化

全面覆盖数据治理9大领域，采用微服务架构，融合度高，延展性强

可视化

实现数据从创建到消亡全生命周期的可视化，也实现全角色的可视化

智能化

丰富的智能元素和功能，大大缩短数据管理周期、减少成本浪费

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