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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。
时间:2019-01-16来源:亿信华辰浏览数:755次
数据和数据管理的重要性,价值和责任正在迅速增加,特别是在消费者数据方面。详细介绍数据收集,获取,使用,存储,管理和共享的Verbiage正在制定正式的企业社会责任政策,声明和报告。消费者希望公司不仅可以保护和保护他们的数据,还可以保护他们的利益。
消费者还希望公司以道德的方式运营,具有高度的透明度和可见度。消费者数据的数据管理远远超出了年度隐私声明和披露。它必须成为企业文化的一部分,因此已成为企业社会责任的重要元素。数据治理计划应该在确保发生这种情况方面发挥积极作用。
不到十年前,数据架构涉及数据环境的系统和基础架构。决策是基于集成,访问,转换和一般数据移动。随着现代数据架构(包括开源和云)的引入,数据架构的方法正在迅速发生变化。现代数据架构的考虑因素现在包括数据共享,数据管理,通用数据定义和基于消耗的基础架构。现代数据架构不是构建多用途基础架构,而是基于适合的目的进行设计。现代数据架构现在比以往任何时候都更需要数据治理。根据组织文化,它可能意味着数据治理在数据架构的现代化中具有代表性,或者它可能意味着数据架构师在数据治理中具有持续的积极作用。无论哪种方式,他们都需要紧密联系以推动业务发展。
这位古老的水手让他的听众更加悲伤和睿智。让我们讲述我们的故事,让我们只告诉他们更聪明。展望不断增长的数据海洋,转变数据治理,以实现,支持和服务业务。数据,数据,无处不在,五月的成功即将到来!
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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