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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:2019-03-29来源:亿信华辰浏览数:708次
这种类型的程序通常与特定的数据仓库,数据集市或BI工具一起出现。这些类型的工作需要严格的数据相关决策,因此组织通常实施治理以帮助做出初始决策,支持后续决策,并在新系统投入运营后执行标准和规则。
有时,这些治理工作集中在那些高层决策上。有时,他们会为持续监控进入仓库或BI系统的数据质量分配责任。如果是这样,该计划将关注管理数据质量风险的控制。这些控件可能是预防性的或检测性的,它们可能是完全自动化的或技术支持的手动过程。
范围最初可能仅限于新系统的规则,角色和职责,但有时这种类型的程序可作为企业数据治理/管理计划的原型。与以质量为重点的计划一样,这些计划通常采用“本地行动,但全球化”的理念,因此,如果企业中的其他团体希望获得早期采用者所实现的利益,该计划将随时可扩展。
此类计划的章程可能使数据治理和管理权参与者对以下方面负责:
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