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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。
2022-08-26
数据治理的价值体系包括:
· 对数据的共同理解——数据治理为数据提供了一致的视图和通用术语,同时各个业务部门保留了适当的灵活性。
· 提高数据质量——数据治理创建了一个确保数据准确性、完整性和一致性的计划。
· 数据地图——数据治理提供了一种高级能力,可以了解与关键实体相关的所有数据的位置,这是数据集成所必需的。就像 GPS 可以代表物理景观并帮助人们在未知景观中找到方向一样,数据治理使数据资产变得可用并且更容易与业务成果联系起来。
· 每个客户和其他业务实体的360 度视图——数据治理建立了一个框架,以便企业可以就关键业务实体的“单一版本真相”达成一致,并在实体和业务活动之间创建适当的一致性级别。
· 一致的合规性— 数据治理提供了一个平台来满足政府法规的要求,例如欧盟通用数据保护条例 (GDPR)、美国 HIPAA(健康保险流通与责任法案)和行业要求,例如 PCI DSS(支付卡行业数据安全标准)。
· 改进数据管理——数据治理将人的维度带入高度自动化、数据驱动的世界。它建立了数据管理的行为准则和最佳实践,确保传统数据和技术领域(包括法律、安全和合规等领域)以外的问题和需求得到一致解决。