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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。
智能数据问答平台
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时间:2018-12-21来源:亿信华辰浏览数:700次
数据治理是组织范围数据管理的基础。由于这个原因,DAMA DMBOK2框架显示了中心的数据治理。如果可以利用数据治理功能,则可以更直接地实现数据管理功能。
无论组织管理的数据类型如何- 数据仓库,数据库,大数据等 - 强大的数据治理能力都很重要。它将实现对您的数据的主动管理,以支持您的业务战略和愿景。
无论数据环境如何,启动和成功扩展数据治理功能所需的活动都保持不变:
· 发现
· 实行
· 规模
了解当前数据格局以及业务领导者所设想的是第一步。可以出于多种目的利用数据治理:
· 数据质量管理
· 为常见数据定义开发标准业务语言和业务术语表
· 数据或报告认证
· 确定与数据相关的举措的优先顺序
· 制定和执行各种标准或政策
· 法规遵从性
· 访问和安全
数据治理计划的发现阶段有助于确定关键的重点领域。可能是组织从最初的目的开始,然后在程序成立时扩展到其他区域。
一旦确定了数据治理重点领域,就可以完成对关键利益相关者的识别。然后,这些信息将导致章程草案和拟议的组织和方法。
利用从发现阶段收集的信息,可以开发数据治理路线图。除章程和拟议组织外,还将包括实施方法,时间表,人员配备需求和沟通策略。
发现阶段可以在短短几周内完成,并实现协调良好的数据治理实施。
在完成发现阶段并考虑到期望的未来状态时,生成的路线图将为您提供建立数据治理功能的更大可能性,从长远来看,该功能将进行扩展。
全面覆盖数据治理9大领域,采用微服务架构,融合度高,延展性强
实现数据从创建到消亡全生命周期的可视化,也实现全角色的可视化
丰富的智能元素和功能,大大缩短数据管理周期、减少成本浪费