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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。
2022-05-25
首先从数据存储和处理能力上,要支持多源异构的海量出具介入、存储和处理;要能具备统计分析和机器学习方面的分析能力;要在转换既能够支持传统IT数据,也可以支持OT数据的采集;要能支持数据的发布、订阅、可视化;要保障数据的安全。
要发挥全域、全要素的数据架构,应构建统一数据湖支持企业全价值链的数据资产采集和存储;全域数据的深度分析处理处理形成企业可复用的数据模型及对应指标体系;并通过治理和相应数字化活动推动数据的广度和深度上的应用,促进组织内部的数据共享和消费;同时可以实施或形成典型的跨域数据产品,提供组织内部可沉淀、可复用的核心数据服务能力。
数据技术平台需要具备以下能力,发挥企业全域、全要素的数据的价值:
1. 支持个性化、多样化数据存储和管理,可以处理海量数据存储、计算及流数据实时计算等场景
2. 具备数据中台和数据运营的功能。可以解决“各个部门数据重复开发,浪费存储与计算资源”、“数据标准不统一,数据使用成本高”、“业务数据孤岛问题严重,数据利用效率低”等问题
3. 具备数据湖的能力,存储企业各种各样原始数据的大型仓库,其中的数据可供存取、处理、分析及传输,主要解决的是“看见数据”的问题,作为全局数据汇总及处理的一个核心功能
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