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全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。
覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。
统一指标定义,实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果,为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。
零代码+AI,有“问”必答的数字助理,利用AI大模型和数字人技术,通过语音&文字输入问题,自动识别业务指令,深度理解用户意图的问题,洞察数据,人机交互,重新定义BI新体验。
面向企业级数据资产交易运营场景,助力企业实现数据资产的价值挖掘、升值和资产变现。
2023-03-15
企业在实施数据治理项目时,想着聘请一支专业团队、采购强大的数据治理产品就能够完成企业的数据管理。这种现象也是极为常见的,甲方通过招标招到数据治理项目实施团队,剩下的事情都由实施厂商来搞,业务协调你也要自己搞、技术协调你也要自己搞,信息部门成了甩手掌柜!这种思路是不正确的。
应对措施:
1. 内部广泛宣传数据治理举措。在当前企业中,几乎每个员工都会接触或被动接触到公司的各类数据,因而需要在企业内部广泛宣传数据治理将会采取的各种措施。其分享的方式包括在公司内部网页不定期发布项目的最新进展情况、征求公司员工的投稿和贡献值、发布项目情况的视频片段和简报、利用社交媒体发布项目的实时更新和其它相关信息。
2. 定期开展数据治理应用培训。企业要把数据治理系统用起来作为重要目标,定期开展数据治理系统应用培训,比如主数据标准的优化、主数据流程的优化等。因为,我们实施时经常发现前一个月还在清洗数据的人,下一月已经辞职了,换了新人后对前面的事情又不了解,因此加强培训是系统能够用起来的重要保障。
打铁还需自身硬,企业需要自身养成数据化思维,领导要对数据治理足够重视,由企业自身发力搭建好自身的数据管理体系才能逐步走向数字化管理。