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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:2019-11-01来源:知乎浏览数:3287次
1. 数据治理是一个动态的过程
数据治理实际反映的是组织问题、文化问题,这也是许多公司为了明确权责划分而建立数据治理委员会的原因。同时,还需要明确的程序与执行程序的计划,明确的程序指对数据进行治理所需经历的阶段、问题有明细的了解,执行程序的计划指每一步需要解决哪些问题。当公司的主流业务发生变化时,组织架构会随之改变,接而带来数据治理层面的变更,所以,数据治理是一个动态的过程,伴随整个业务变更与组织架构变更。上一篇:数据治理面临的挑战...
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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