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传统治理以人工梳理 + 手动配置 + 跨部门串行协同为主,从标准制定、模型构建、质量巡检到资产上架,全流程依赖人工推进,单项目落地动辄6-9个月;需求变更响应滞后,治理节奏远跟不上业务迭代,数据价值长期无法释放。
需数据治理工程师、SQL 开发、业务分析师等多专业角色协同,专业人才稀缺、用人成本高;规则编写、模型设计、分类分级等操作高度依赖专业技能,业务人员无法参与,高度依赖技术团队,沟通成本高、落地推进慢。
元数据补全、标准落标、质量规则配置、资产分级等工作大量重复手动操作;跨系统、跨业务线流程割裂,标准、规则、模型无法复用,人力浪费严重;人工操作易出错,问题反复出现,治理持续性极差。
核心治理资产(标准、规则、模型、质检方案)散落在个人或零散文档中,无统一沉淀与复用机制;项目结束即治理终止,问题反复反弹,无法形成持续优化闭环;换团队、换业务即从零重启,历史治理成果完全浪费。
基于MOF理论框架,实现端到端的自动化元数据采集,全链路血缘自动解析,构建企业数据地图,快速理清企业数据资源。
提供全场景标准管理流程及办法,构建企业统一数据语言,并为元数据集中落标与治理、标准化数据建模提供约束依据,从源头保障数据的标准化生产。
在线模型可视化设计,通过数据模型设计、管控、引标、落标等治理能力,规范数据开发流程,夯实数据治理第一步。
基于大数据引擎,实现多源异构亿级数据的传输、加载、清洗、转换及整合。可视化 “零SQL” 实现统一开发、调度、监控,满足一切数据开发需求。
将质量规则管理、质量作业检核、质量问题报告等环节进行流程整合,实现质量问题的自动跟进,推动PDCA持续清洁形成完整的质量体系闭环。
基于多视角、多维度、多场景的资产目录,构建全域数据资产统一视图,不同数据形态的数据服务、丰富的服务接口拓展,支撑数据资产的多渠道应用。
贯穿于数据治理全过程,基于数据安全分级分类体系,智能识别敏感资产,实现动态脱敏,数据库授权监控等多种安全措施并举,常态化监控数据安全。
“全流程覆盖 + 行业知识库 + 自动生成依据”的Agent,解决传统治理中 “启动难、周期长、依赖人、质量差” 的核心痛点,让数据治理从 “重人力、慢周期” 的工程,转变为 “快启动、高复用、强智能” 的业务赋能工具。
效率提升6倍,准确率80%+
属性补录:由6天→1天,效率提升6倍,准确率80%+,大幅缩短元数据补充周期,降低人力依赖
效率提升7倍
建标:8天→1天,效率提升7倍,突破0启动难题,保障标准质量一致性
效率提升6倍,准确率85%
落标:由1月→3天,效率提升6倍,准确率85%+,提升标准落地效
由7天→1天,效率提升6倍
10分钟生成600+规则,覆盖由3类→6类,更贴合业务需求
效率提升2倍,准确率80%+
由3人天→1天,效率提升2倍,准确率80%+,大幅缩短元数据补充周期,降低人力依赖
效率提升6倍
智能体检:由7天→1天,效率提升6倍,10分钟生成600+规则,覆盖由3类→6类,更贴合业务需求
效率提升7倍,准确率80%+
智能建规则:由8天→1天,效率提升7倍,准确率80%+,加速质检落地
效率提升4倍
由5天→1天,效率提升4倍,合规提升、突破0启动
效率提升4倍,识别准确率90%+
由6天→2天,效率提升4倍,识别准确率90%+,降低人员依赖
依赖业务专家经验且启动慢
属性补录:治理工程师分析数据字典、业务系统等,1000字段元数据补录需6人天
依赖经验、一致性差
建标:业务专家从零搭建,1000个标准初稿需8天,依赖经验、一致性差
易出错且效率低
落标:治理工程师人工逐字段匹配,5000字段人工匹配需1人月,易出错且效率低
依赖经验且缺乏规范性
资深建模工程师手工设计,中等复杂度模型(20实体)需2天,依赖经验且缺乏规范性
质量参差不齐
数仓工程师手工设计,组件多,依赖个人经验,不同人员开发的集成流程质量参差不齐
启动探查需1周,规则覆盖少
智能体检:治理工程师人工探查,强依赖业务人员,启动探查需1周,规则覆盖少(仅3类、空值、重复、唯一)
技术专员人工转译,耗时久
智能建规则:技术专员人工转译,100条业务规则转技术规则需8人天
合规性不足,启动困难
治理工程师分析相关制度文件要求,需5天,合规性不足,启动困难
治理工程师人工标记,依赖经验
治理工程师人工标记,依赖经验,5000个字段需要6天
通过AI技术深度赋能数据治理全流程,睿治Agent数据治理平台能够主动发现传统治理模式下难以察觉的潜在数据问题,这种主动识别能力,将数据治理从被动的“事后补救”转变为主动的“事前预防”和“事中监控”,显著提升了数据治理的前瞻性和有效性。
主动预判
7×24h 全链路自主巡检,前置发现隐患
覆盖全维度
覆盖元数据缺失、标准贯标确实、质量异常、安全漏标等全维度
自动定位根因
自动定位根因,生成整改建议,主动规避问题扩大
持续优化闭环
事前预防、事中管控、事后复盘,持续优化闭环
被动响应
事后人工上报、排查,发现滞后
无法识别隐性风险
仅处理已知显性问题,无法识别隐性风险
排查慢、易遗漏
依赖个人经验定位,排查慢、易遗漏
治标不治本
事后补救,治标不治本
AI 自动完成数据分类分级、敏感数据识别、安全规则配置,全程贴合监管要求,降低合规风险与人工漏判
标准、规则、模型、治理流程统一入库,一次构建、全域复用,换业务 / 换团队无需从零开始
治理经验、质检规则、整改方案沉淀为平台知识库,摆脱对个人经验依赖,实现治理能力体系化传承
丰富的场景解决方案,满足不同行业数据治理诉求
三大优势携手客户持续赋能业务
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