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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:2019-03-26来源:亿信华辰浏览数:667次
数据治理,组织内数据的正确和有组织的管理,仍然是2019年的一个焦点。对于希望充分利用其数据的组织,他们必须建立系统以确保数据的正确性,完整性,安全,可供合适的人使用,并且有指定人员拥有所有这些活动。在未来一年,GDPR和相关法规可能会影响数据治理工作,质量数据将继续成为焦点,组织需要采取个性化方法来构建数据治理计划,如果他们希望看到成功。
GDPR已经执行了不到一年的时间,但是在过去的几个月里,它已经在通过征收几笔大额罚款(包括谷歌的巨额罚款)而掀起波澜。欧盟以及华盛顿和加利福尼亚等美国各州的组织在制定和制定数据治理计划时,需要在制定和制定数据治理计划时认识到立法者正在接受类似GDPR的法规。
该GDPR,例如,要求各地的公司如何使用数据的透明度,以及谁可以访问它,这需要的数据如何对公司的部分管理组织范围的知识。此外,GDPR允许个人请求删除他们的个人数据,这要求组织有一个流程来及时履行这一要求。如果您的目标是遵守数据治理最佳实践,则需要考虑这些示例和数据隐私法的其他要求。
质量数据是任何数据治理事业的生命线。不正确,不完整和重复的数据都会影响数据输入的任何报告的完整性,以及使用数据做出业务决策的能力。在2019年,组织需要继续努力争取更高质量的数据,采取措施确保从最初收集的质量记录,并采取措施从系统中删除重复信息。
通过专家,文章和白皮书提供的所有最佳实践,重要的是要记住数据治理程序需要为创建它的公司进行定制。从谁应该拥有数据治理策略的特定部分,到具体定义,用于管理数据的系统,到开始实施数据治理策略的目标,组织需要检查他们真正想要实现的目标使用数据治理计划。了解和研究最佳实践,但要根据您的组织的独特需求实施。
通过帮助您保持数据质量,改善数据访问并确保整体数据安全性,Web表单和数据收集解决方案可用作完整数据治理策略的一部分。
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
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