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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。
2022-09-02
首先数据治理是数据中心建设的关键,也是企业数字化转型的关键,如果企业要数字化转型就必须要进行数字治理。
数据治理的对象必须是重要的数据资源,是关乎企业重大商业利益的数据资源,这样的数据资源可以称其为“数据资产”。正如北大教授王汉生先生所说:“数据治理不是对“数据”的治理,而是对“数据资产”的治理,是对数据资产所有相关方利益的协调与规范。”
数据治理到底应该放在中台,还是后台,我个人的理解是:小数据标准化治理靠人工、大数据预测性分析靠智能,将两者结合起来:“人工+智能”形成了完整的数据治理技术体系。一个企业的数据治理既离不开小数据的标准化治理,也离不开大数据的预测性分析。
国内外真正能做数据治理的公司并不多,国内厂商主要有四个来源,物资编码管理厂商(2010年前入行,最早也最普及)、PDM厂商(基本是大BOM的概念,较晚)、ERP厂商(最晚,但是也属于编码管理的延续)和其他后续(2015年后)入行的。国外厂商主要有IBM、sap、orcale、informatica达索、StiboTalend。国外做数据治理的厂商都相对较成熟一些,其中IBM数据治理委员会的方法作为主流理论之一。如果做数据治理IBM还是不错的选择,而且在国内也有很多代理商,比如亿信华辰,阿里等。