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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。
面向企业级数据资产交易运营场景,助力企业实现数据资产的价值挖掘、升值和资产变现。
时间:2019-07-04来源:知乎浏览数:885次
有许多场景需要数据治理工具。在严格的行业法规下运营,利用分析软件和/或定期整合关键主题领域的数据的企业将发现自己正在寻找数据治理工具来帮助他们实现目标。为了确定最适合您组织需求的工具类型,您首先需要明确定义这些需求的确切含义。
什么是数据治理?
“数据治理”是一种数据管理策略,可确保公司内数据的完整性,可用性和效率。此策略包括用于管理数据的专家,流程和技术。有效的数据治理可以最大限度地降低风险,降低成本,实现合规性要求,最重要的是,为您的企业创造价值。
这些政策存在于各种规模的公司中,但有时可能是非正式的或缺乏结构和集中化。有效的数据治理围绕着使用正确的工具系统地接近您的数据。
核心能力
数据治理工具的主要功能因软件而异,并将相应地满足您的需求。决定使用工具时需要考虑的主要功能包括:
处理工件:为了管理数据工件,您需要能够跟踪,创建,更新和删除数据元素的活动。您的软件应具有促进此功能的发现功能。此外,通过层次结构管理数据关系的功能使此过程更加容易。手册,章程和电子邮件中基于文本的工件是查看工具时要考虑的另一个因素。文档分类和生命周期管理将帮助您处理对非结构化数据的监督。
数据管理:作为维护数据完整性的一部分,有必要跟踪活动。这在您的数据治理策略中保持高优先级。因此,您选择的工具必须提供数据质量管理,执行数据移动,跟踪元数据对象的修改,支持级联更改,公开元数据以及能够打印数据沿袭的可视化表示。
工作流程管理:维护高质量数据的目的是帮助推动整个企业的政策。数据将定期在各部门之间交换,因此协作至关重要。为了实现这一点,您的工具必须能够管理工作流程,更改权限,支持单独的审批流程,并跟踪所有活动的进度。
元数据管理自动化:手动执行时,元数据管理和定位数据可能非常耗时。自动化这些过程将以指数方式节省时间。自动化元数据管理还可以通过使用以前的报告来交叉引用不一致性,而无需仔细检查报告工件,从而加快审核流程。
在浏览新数据治理工具时,牢记这些关键软件功能至关重要。对您的企业而言,最好的工具将具有专门解决日常运营痛点的功能,因为它们与数据管理和治理相关。如果您可以定义软件为当前工作流程提供解决方案的方式,您将能够展示您的业务的实际价值。
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