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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:2019-09-04来源:知乎浏览数:712次
数据治理:指定您的业务战略
数据治理是数据的策略。 数据治理是作为一个重要的业务计划,治理需要政策,所以在进行治理的时候就需要通过多方协调找到最适合自身组织的治理方法。
数据治理的主要目的是为公司如何确定数据的财务收益并确定其优先级提供切实的答案,同时降低数据不良的业务风险。数据治理需要确定在什么情况下可以使用哪些数据 ,这需要确切地确定哪些可接受的数据:什么是数据,在哪里收集和使用,必须准确,必须遵循哪些规则,谁参与各种部分数据?
为了确保所有数据的安全性,可靠性和可信赖性,治理要求所有业务领域的利益相关者参与其中。考虑替代方案:如果每个业务孤岛以不同方式处理其数据策略,最终结果将是混乱的,并且可能不够全面,无法发挥作用。
确定数据治理可以包括广泛的流程,实践和理论。它可能与许多数据领域重叠,如安全性,合规性,隐私性,可用性和集成。最终结果可能是某个系统确定决策权,并且负责确定流程和个人,例如何时使用哪些数据流程,以及哪些人可以在特定情况下采取某些行动。 最终目标是确定控制数据资产的整体方法,以便公司可以从数据中获得绝对最大的价值。 确定数据治理的好方法?它不是由技术定义的。相反,技术应该通过自动化,扩展和扩充来支持数据治理。
数据治理的好处在于一旦建立了数据管理流程,数据治理就是合乎逻辑的下一步,因为这些指导可以提供许多好处,包括:增加公司数据的价值,通过了解您将关注的内容以及您选择跳过的内容,降低其他数据管理子集中的成本,整体提高企业收入,标准化数据系统,策略和过程,确保正确的监管和合规程序,帮助解决数据问题,促进透明度,围绕数据建立培训和教育在概念或实践中。那么选择一个好的数据治理工具就至关重要,好的数据治理平台能够更好地对冗杂的数据进行有效的处理,进而筛选出对于决策制定有着重要作用的数据集。
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