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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:2019-04-03来源:亿信华辰浏览数:682次
企业和组织生成的数据比他们知道的更多。
事实上,国际数据公司(IDC)预测,到2020年,值得分析的高价值数据量将翻倍。然而,尽管数量和质量很高,但数据很少得到有效利用。
这不是因为缺乏努力。许多企业根本没有足够的资源或专业知识来处理这一切 - 这正是数据治理(DG)的用武之地。
DG背后的想法是创建以利用数据作为资产为基础的流程,政策和结构。这可以用于从产品分析到消费者行为模式的信息 - 它完全可以根据组织及其数据集进行调整。
一些企业通过创建称为数据治理委员会的团队来致力于这种方法。由各部门的员工组成,理事会的目标是就如何开采和使用数据提供合作指导。
这些委员会在数据管理和基础架构开发方面拥有企业范围的权限,确保数据治理活动与战略业务目标保持一致。更进一步,许多具有前瞻性思维的企业甚至为监督数据收集和使用的人员创造了特定的角色。
对于希望建立类似内部治理框架的企业,应始终提出以下问题:
为了有效,数据治理委员会应该是一个跨职能团队,其代表来自业务的所有相关领域。它还必须像人力资源团队一样对业务产生影响,定义公司的每个分支如何处理数据及其分析。这种文化转变需要高管的支持和对数据治理计划的支持。
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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