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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。
2022-03-16
关注的问题分为两大类。第一类为数据问题:
1、 数据的量。应该根据实际应用领域确定应用所需数据量的大小。
2、数据的质。数据的质量是否符合应用需求。第二类为应用问题:1、区分共性与特性。有些数据应用采用通用的方法就能获得较好成果,有些则需要结合具体场景对不同的工具、方法、数据进行选择。2、保持质疑。对数据应用的结果保持质疑的态度,通过实地调研、对比实验等进行客观规律验证。
3.数据安全。在数据应用的全生命周期都应注意数据安全问题和数据伦理问题,为数据访问权限、用户隐私、商业机密等领域建立系统性、预防性机制。
4、重视价值。数据应用要走出实验室并与实际场景结合,摒弃空洞的技术堆砌思维,将价值落到实处。
一是数据的真实性;二是数据样本是否具有代表性,数据信息是否全面;三是数据信息是否存在误差;四是大数据故事化,不能解决最终问题;五是采取安全措施防止数据泄露泛滥;六是立法保护隐私,防止数据存在侵犯隐私隐患。
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