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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。
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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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2022-08-26
1.提高全面思想认识
毋庸置疑,数据是企业的宝贵资产,各企业已经意识到数据质量的重要性,但是并没有将数据治理提到战略高度,信息化建设的重点仍然是应用系统建设和运维。数据治理是一个系统工程,需要管理层、系统开发人员、系统使用人员、系统维护人员多方协作才能进行。
2.成立数据治理组织
健全的数据治理组织是全面开展数据治理工作的基础,数据治理组织应包括管理人员、业务人员和技术人员,缺一不可。数据治理组织可以设置三种角色,数据治理委员会、数据治理业务组、数据治理技术组。
3.建立数据标准体系
一般来说,信息化建设应遵循标准先行的原则,在应用系统建设初期就应该制定企业内部数据标准体系,保证各业务部门、各业务系统使用相同的数据标准,提高部门间、系统间数据共享能力,避免形成信息孤岛。