- 产品
- 产品解决方案
- 行业解决方案
- 案例
- 数据资产入表
- 赋能中心
- 伙伴
- 关于
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:2019-03-26来源:亿信华辰浏览数:555次
也许你曾经遇到过这种情况。您打算在您的工作地点创建一个新的数据治理计划。你做你的研究,通知所有必要的团队,建立一个水密的时间表和预算,在会议后举行会议计划,但在想法和执行之间,你的项目只是...失败。
在你最好的计划的废墟中,你会想知道发生了什么以及为什么你的项目没有开始?虽然没有一个答案可以解释为什么新的数据治理策略没有成功,但有一些常见的陷阱。无论您是在失败后试图反弹还是试图确保即将到来的项目顺利进行,这些常见问题都值得了解。
互联网上不缺少数据治理博客,白皮书,播客,情况说明书等。尽管如此,数据治理实际上仍存在一些变化和混乱。在尝试实施之前,请研究并了解数据治理是什么以及它与数据管理的区别。根据SAS白皮书,这是一个常见问题,他们将数据治理定义为一个整体的,业务开发驱动的项目,以创建围绕数据的过程和策略,而数据管理是一个IT运行的功能,涵盖了将这些公司定义的程序放入实践。
同一白皮书为数据治理提供了清晰简洁的定义,可帮助您制定数据治理策略:
“协调战略,确定目标和制定企业信息政策的组织框架。”
另一个陷阱,类似于一些公司接近GDPR合规的方式,假设数据治理是一个带有开始和结束日期的单一项目。相反,数据治理是一种持续的做法。当您收集更多数据或不同类型的数据时,或者随着组织需求的变化,您的文档化流程也可能需要进行调整。
仅仅因为您在会议后就数据治理策略的所有方面进行了会议并不意味着您的团队范围内的沟通非常有利。对成功的数据治理计划的巨大威慑是数据(即数据孤岛)缺乏透明度。当数据治理程序中涉及的数据管理员无法访问所需的信息时,程序的成功就会受到影响。
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