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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。
智能数据问答平台
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2024-04-15
①首要前提是必须提升数据在整个数字化转型建设过程中的地位,也就是说必须加强企业领导的数据管理意识、提升其数据管理能力;这是意识侧首要解决的;只有在上层重视的情况下,企业的数据管理策略才能推动;
②保障数据质量:数据采集录入的及时性、有效性、正确性是数据质量的基本保障,如何筛选与清洗数据是保障数据质量的重要手段,同时配套的数据管理制度也必不可缺,众所周知在数据质量难以保障的前提下,任何形式的数据体现均毫无价值。
③打通数据链路:这里的打通不仅是各种系统数据接口的技术打通,最关键的是业务协同管理链路的打通,打通管理孤岛、打破管理者思想壁垒比技术打通更难、但更有价值;
④提升数据能力:数据能力不仅仅是保障数据质量的能力,最关键的是数据分析、数据追踪、数据决策的能力,不仅需要企业成立专业的数据团队,更需要企业提升数据的运营管理能力;
从以上不难看出,若想让数据成为生产力,企业就必须在领导者意识、组织管理能力、运营能力、技术能力上下功夫,其中数据质量是基础,运营管理能力是关键,如何应用数据才是核心。同时不要忽视软件供应商也是关键环节。