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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。
2024-08-16
数据治理体系很大,但是路径和方法却各不一样,可以根据数据成熟度的评估,把企业数据成熟度阶段分为随机阶段、认知阶段、成长阶段、成熟阶段、创新阶段。认知自身所处的数据成熟度,对于企业来说十分必要。目前,制造行业的信息化建设已取得显著效果,企业普遍希望通过数据治理为建设数据应用夯实基础,从而实现数据价值。
通过解决释放数据价值过程中面临的诸多问题,以体系化的方式实现数据的可得、可用、好用,用较小的数据成本获得较大的数据收益,整体上可以分为五个步骤:
第一,建组织制度。组织跨部门的治理工作小组,建立制度与规范,重点明确数据标准,数据开发维护流程。
第二,盘点数据资产。从技术和业务视角,盘点和发布数据资产,构建数据资产目录。满足未来两到三年数据应用诉求,遵循可持续发展,不断丰富数据资产目录内容。
第三,实行数据管理。对核心数据进行管理,规范化和标准化数据资产提升数据质量,保障数据安全合规,数据价值得到持续释放。
第四,数据计算。数据计算是对数据依某种模式而建立起来的关系进行处理的过程。当前大数据的背景下纳入了机器设备的数据源,而这些数据体量比传统的业务系统要大的多,需要在短期内提供处理好的数据结果。
第五,数据应用。让用户更好地指导有哪些数据、如何更方便、更快捷的获取数据;对数据资产的使用监控和评价以及质量评估。