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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:2019-04-04来源:亿信华辰浏览数:731次
人类生活在数据时代。今天生成的数据比人类历史上5000年的数据还要多 - 每天大约有2.5亿个字节的数据。每当有人通过电子邮件发送您的业务,下载应用程序,发送短信,检查天气,或者做出其他一千个日常事务,创建数据,以及数百万人的数千次互动会产生大量信息。
大多数CEO都关心数据质量。
企业可以从数据中提取的见解仅与数据本身一样好。数据不佳可能导致难以获取洞察力并最终导致决策失败。这是许多高管担心的事情。根据福布斯数据集团和毕马威会计师事务所“2016年全球CEO展望”,数据和分析能力在前五大投资重点中排名最高,但尽管如此,首席执行官对他们所依赖的数据并不十分信任。84%的人担心他们用于商业智能的数据质量。
他们担心的原因很多:将新的数据来源,特别是非结构化数据与现有系统相结合; 利用所有可用企业数据所需的财务投资和竞争压力:以及从其所在的孤岛中提取数据的难度等。他们的担忧并非毫无根据。哈佛商学院发布的一项研究显示,47%的新创建的数据记录至少包含一个严重错误。麻省理工学院斯隆管理局进行的一项令人惊讶的研究表明,糟糕的数据可能会占总收入的15-25%。
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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