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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:2019-03-27来源:亿信华辰浏览数:621次
银行看到修复数据问题的成本显着上升。无论是建立集成能力以应对老化技术的直接费用,还是监管机构或审计师发现数据问题和评估民事罚款的间接费用,影响都是真实的,企业领导者也会注意到这一点。
金融危机爆发八年后,各机构仍在处理宿醉和导致危机严重性的问题。缺乏数据质量和控制是加剧危机影响的关键因素。不完整,不准确或不合时宜的数据意味着机构无法全面了解其在债务,杠杆或风险方面的固有风险。缺乏控制进一步加剧了已经危险的情况,因为没有及时向机构提供有关其数据状态的警报。因此,全球监管机构已经规定了几项侧重于风险管理,数据治理和报告的措施。大型机构直接要求遵守这些规定,
随着机构向前发展监管合规,人们意识到数据不仅需要用于危机响应,还可以作为建模,报告,监控和趋势分析中使用的关键业务资产,最终用于企业和战略规划。要实现这一目标,企业文化需要发生根本转变,数据可用于推动业务增长和扩张,而不仅仅是一种反应性工具。为此,数据治理是数据管理作为机构资产的关键。
强大的数据管理框架实际上始于强大的数据治理基础,以便为机构希望或需要从其数据管理计划中实现的目标定下基调。治理建立了所有权,管理权和运营结构,以确保将数据作为关键资产进行管理。成功采用数据治理可以释放可以带来竞争优势的业务价值。
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