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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:523次
数据治理计划通常包括旨在帮助公司实现三项普遍价值任务之一的持续努力:
这些努力可以采取多种形式。有些是由数据治理办公室(DGO)的成员执行的。这些包括提供利益相关者关怀(沟通,信息获取,记录保存,教育和支持); 制定政策和标准; 并与项目团队合作,评估软件修改对数据相关方的影响。
通常,组织选择五种模型中的一种来为持续的数据治理和管理工作提供资金。
我们不会在这里更详细地讨论这些选项; 它们遵循与为数据治理计划的设计提供资金时所讨论的相同的一般模式。但是,值得注意的是,使数据治理依赖于项目可能会有问题。项目结束时服务是否结束?项目之间如何解决数据利益相关者的需求?
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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