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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:2019-02-25来源:亿信华辰浏览数:643次
采用数据战略的早期阶段通常涉及数据管理的临时方法。企业不是投资于一套新工具,而是倾向于使用已经完成的工作,从小规模开始并最终形成方法。
在许多情况下,这可能是最好的方法 - 或者至少比浪费在货架上的投资更好,对吧?
但是,如果您的企业希望有效地使用其数据,那么当数据超出其管理的临时手段时,不可避免地会出现这一点。
例如,企业架构(EA)可以作为Visio文件,Excel电子表格和PowerPoint幻灯片的集合开始,但是从EA开始从Office工具溢出到桌面上之前不久也是如此。看到EA表示为随意分散在工作站上的Post-it Notes并不罕见。
有一段时间,企业架构师可能能够维持这种方法。但是,当需要与更广泛的企业分享信息以影响决策和战略时,缺乏结构可能使研究结果难以理解。
这不仅缩短了上市时间,导致分析和结果不准确,而且还破坏了EA在利益相关者和决策者眼中的价值。如果他们无法清楚地看到业务成果,那么为什么还要投入更多资金进入该学科呢?
采用这种方法也限制了组织甚至可以进行的潜在分析。使用Office Tools方法,即使软件都属于“Office”括号,文件和系统仍然是完全不同的。
传统上,在过去的几年里,这对EA来说不是一个问题。正如我们今天所说的那样,基础EA过去和现在都是支持,而不是创新。企业并没有真正采用EA计划来洞察他们可以创新的地方,中断的可能性以及如何利用这种中断。
EA更多地关注“遗留”IT任务,例如保持灯亮,强调冗余系统和流程,以及削减脂肪以降低成本。换句话说,它更关心的是当前的业务状况,而不是为了实现理想的未来状态需要做些什么。
需要进行深入和全面的分析以最大化数据的潜在收益,需要将其存储在一个存储库中。
如果您的企业架构师离开会发生什么?由于缺乏形式,他/她的工作可能对业务无用。
所以不要欺骗自己的数据管理。考虑到所有这些因素,您需要投资于有效的数据管理,以便您的企业能够真正利用其数据及其提供的宝贵见解。
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
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