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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:2019-01-21来源:亿信华辰浏览数:1009次
数字化转型极大地改变了我们开展业务的方式,这一点在数据治理方面更为明显。有效的数据治理工具对于确保数据的完整性至关重要,同时导航不断发展的合规性标准和安全要求。
数据治理提供了一个框架来帮助公司规避风险和责任,以及一套挖掘数据最大价值的工具。在本文中,我们定义术语“数据治理”,并考虑成功公司用于组织,访问和保护其数据的一些策略。
简而言之,数据治理是一组控制数据使用,管理和存储方式的策略,过程,协议和指标。数据治理考虑了贵公司独特的数据文化和方法,以及谁拥有数据和数据机密性。通过这种方式,数据治理可以帮助组织中的每个人高效,有效,负责地使用数据。
随着可用性的增加和对实时数据的访问,数据治理提供了构建,维护和更新数据的流程,同时确保了企业特定框架内的质量和合规性。这些流程保证了可用性,一致性,数据完整性和数据安全性以及可访问性,以便可以在整个组织中快速使用信息。
面对如此多的依赖关系,许多组织都在努力实施有效的数据治理方法。为了简化资源繁重的流程,越来越多的企业正在采用解决方案来帮助每天组织,访问和保护数据。这些解决方案或数据治理工具有助于自动化工作流并为大量数据提供结构。
任何数据治理工具都必须能够快速有效地管理来自许多不同访问或存储点的数据,并满足不同最终用户的需求。这些访问或存储点包括:
寻找组织和维护这些访问点数据的解决方案可确保您的企业获得一致且可信赖的高质量数据的好处。
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