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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。
面向企业级数据资产交易运营场景,助力企业实现数据资产的价值挖掘、升值和资产变现。
时间:2019-02-18来源:亿信华辰浏览数:950次
促进业务和IT协调变得比以往任何时候都更加重要。
IT部门是一个边缘部门的日子已经一去不复返了,他们已经开始提供支持了。但经过长时间的观望,许多企业仍在努力将IT引入市场,确保其与更广泛的业务保持一致。但这应该是任何数据驱动型企业的优先事项。
从根本上讲,它需要改变观念和文化。地下室的IT团队的刻板印象得到了广泛的认可和讽刺。它形成了流行的英国情景喜剧The IT Crowd的基础,该焦点集中在一家大公司昏暗地下室的三名IT员工的诡计。通常,他们最好的专业意见是“关闭它再打开”。
今天,这样一个支持大型企业的小型IT团队的想法几乎太荒谬了。
在数据驱动型业务时代,IT现在占据了中心位置。它已被提升出地下室 - 至少在原则上是这样。
虽然IT已经摆脱了传统的支持并“保持关注”,但许多企业在促进业务和IT协调方面仍有很长的路要走。
但现代企业的数据驱动本质要求它。更广泛的业务不仅负责理解,利用和利用数据; 包括IT在内的整个企业负责维护与之相关的法规。
那么,关键是协作数据治理计划。为了使业务和IT充分协调,业务需要在需要时访问与其各个部门相关的所有数据。
这意味着无论格式或存储位置如何,正确质量的正确数据必须可供使用,但只能由合适的人员用于正确的目的。
因此,IT可以独立管理和管理数据的概念是不可想象的。这是最能使用数据的业务,而且当根据不良数据做出决策时,业务就会失去最多。
公司长期忽视了这一现实。过去为实施数据治理计划所做的努力(数据治理1.0)往往在增加价值方面做得不够。当仅留给IT时,Data Governance 1.0仅专注于编目数据。这一点以及IT与业务之间的差异意味着数据资产的含义以及它们在更广泛的数据环境中的关系尚不清楚。
这就是Data Governance 2.0及其天生的协作性质旨在解决的问题。借助Data Governance 2.0,该战略涵盖了定义的业务,IT和业务IT要求。
业务要求:业务负责定义数据,包括为数据资产的所有权和含义设置标准,以便组织可以使用统一的方法来使用数据。
IT要求: IT管理基础层面的数据:从可能存在于各种系统,报告和数据模型中的数据映射到物理数据资产(数据库,文件,文档等)。反过来,这使IT能够准确地承担整个企业中数据词汇表更改等因素的影响。这是企业架构的关键促成因素,通过识别需要最高安全性的数据点,实现经济高效且全面的风险管理。
业务IT要求:共同努力使IT能够有效地向相关角色/人员发布数据。通过这种方式,企业可以轻松地使用与各部门有意义且相关的数据,同时保持对现有和即将出台的数据保护法规的遵从性。
此外,使用数据的人可以将数据链追溯到源,从而提供更广泛,更模糊的数据资产视图,从而降低决策不良的可能性。
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