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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:2019-07-18来源:知乎浏览数:684次
当下是一个大数据的时代,如果一个企业没有数据,那么在做决策时就缺乏数据的支持,但是如果企业有了数据,不对数据进行治理,那么就无法充分有效的利用企业的数据资源,所以对于所有拥有大量数据的企业来说,成功的实现数据治理是一种巨大的挑战。
数据治理就是指将企业零散的数据资源变成为使用统一的数据,将数据从没有或很少有组织、流程治理的情况下,逐渐形成一个井井有条的主数据的过程。简单来说数据治理的全过程就是一种体系,企业要成功实现数据治理,一般需要经历以下3个步骤。
1、建立统一的数据标准。现在很多企业都存在标准不统一的情况,由于部门之间数据标准存在不统一的情况,因此会出现混淆,导致部门间数据交换或共享都会比较困难。而建立统一的数据标准就可以帮助企业进行统一规范的管理。
2、提高数据质量。电力数据在采集和传输的过程中可能会受到采集传感器的精度、通讯设备等因素影响,导致数据中可能含有问题数据,所以可通过对数据质量管理,找出有问题的数据,从而提供数据质量。
3. 数据资产管理。将经过处理的高质量数据进行统一的管理,并对提供全生命周期的管理和数据安全保障。
对于企业来说,成功实现数据治理的第一步就是选择一个适合的数据治理工具,例如睿治就是一个数据治理平台,睿治数据治理平台是亿信华辰自主研发的由多个产品组成的数据全生命周期管理应用平台,也是目前国内功能最全的数据治理工具,具有助力数据标准落地,提升数据质量的重要作用。
睿治数据治理平台的功能覆盖了元数据管理、数据集成管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据安全管理、数据交换服务、数据资产服务、数据生命周期管理等九大模块,这九大模块的数据可以独立使用,也可以任意组合使用,可以满足企业的各类补贴数据治理场景。
睿治数据治理平台可以帮助企业全面提升数据质量,并建立健全完善的考核制度,实现数据中心的统一监管,提高企业职工的办事效率,充分实现数据的全面共享应用。
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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