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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:2019-03-18来源:亿信华辰浏览数:610次
数据治理和数据管理这两个术语有时可互换使用,但实际上存在差异。数据治理将跨职能团队聚集在一起,以制定相互依赖的规则或解决问题或为数据利益相关者提供服务。这些跨职能团队 - 数据管理员和/或数据管理员 - 通常来自业务部门。他们制定了IT和数据组在建立架构,实施自己的最佳实践和满足要求时将遵循的政策。数据治理可以被视为使这项工作的整个过程。
什么,然后是数据管理?
数据管理涉及处理不属于管理员本身的数据资产。数据管家代表其他人的关注点。有些可能代表整个组织的需求。其他人的任务可能是代表一个较小的选区:业务部门,部门,甚至是一组数据本身。
在一些组织中,Data Stewards是利益相关方团体的高级代表。作为数据管理委员会的成员,他们召集会议决定数据资产的处理方式。但是,在其他一些组织中,Data Stewards独立运行,确保规则和控制适当地应用于数据。
以问责制为重点的数据管理定义是“确保数据相关工作根据通过治理建立的政策和实践来执行的一系列活动。”
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