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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:2019-03-19来源:亿信华辰浏览数:667次
大多数具有正式数据治理工作的组织都对正在进行的数据管理工作给予了高度关注,解决了利益相关者之间发生自然冲突和/或数据质量工作时出现的问题。
通常,组织选择五种模式中的一种来为这些努力提供资金。
应该指出的是,最后一种选择 - 将这些努力视为“在时间允许的情况下”完成的活动 - 很少被视为数据利益相关者满意。另一方面,有时它是决定开始这些活动与组织下一个正式资金周期之间的唯一选择。
所有公司都在努力应对如何应对数据治理主导的问题分析工作中提出的建议。
这种类型的资金比如何资助计划的制定,持续治理和持续的管理/质量工作的问题更成问题。它更难,因为它更难预测。我们应该留出多少时间/金钱/注意力来纠正我们尚未分析的问题以确定其范围 - 更不用说解决它们的努力程度了?
当“我们不知道我们不知道什么?”时,我们如何才能做出准确的预算估算?
显然,我们做不到。因此,组织通常采用不同的方法。他们创造了时间/金钱/关注的“桶”,他们可以用来解决在治理主导的问题分析中发现的问题。
不过,这对任何人来说都不容易。无论数据治理计划的重点和问题分析工作的频率如何,所有组织都必须回答相同类型的问题:
简而言之,数据治理促进问题分析迫使组织回答一个棘手的问题:您如何为意外事件预算?
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