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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:2019-03-25来源:亿信华辰浏览数:681次
随着数据治理的重要性不断提升,数据管理员可能成为您组织的无名英雄。你在做什么来支持他们?
在这篇博客文章中,我们将讨论最大的障碍数据管理员面临的问题,以及可用于帮助他们在不断发展的角色中取得成功的工具和技术。
简而言之,数据管理员可以在其组织内实施数据治理。管理员通常从业务的各个方面分配,并且可以在他们的部门内持有一些实际的头衔; 作为数据管家通常不是全职工作。
数据管理员关注的数据集因其组织结构而异。正如数据治理研究所所说,“数据管家代表了其他人的关注点。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。“
企业使用数据管理员来降低风险; 定义和改进数据政策和流程; 改进数据文件; 定义与数据相关的角色和职责; 执行各种数据分析; 修复数据问题; 以及更多。他们被分配了对敏感数据资产的专门访问以及责任,以推动数据治理工作的成功。
他们最大的障碍
考虑到围绕数据使用的不断增加的规定,如通用数据保护法规(GDPR),数据管理对于实施合规性所必需的数据质量和治理越来越重要。
不幸的是,数据管理员面临着成功的主要障碍 - 缺乏切实的支持和工具。管理员往往偏离他们的日常职责,并且在没有足够资源支持他们的情况下被投入到任务中。该数据管理通讯解释说, “当我们指定忙碌的人作为数据托管,而不使他们有时间做领导工作,我们不应该期望高影响力的结果。如果没有培训管理员关于与数据相关的角色,关系和责任,我们也不应期待成功。“
数据管理员显然在组织内负有重要责任。那么,您如何帮助您的数据管理员取得成功?
无论分配给哪些管理员的数据集,数据管理员都应该拥有完成以下任务的工具:
要完成这些任务,他们需要培训,支持和技术工具。
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