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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:2020-04-03来源:知乎浏览数:1486次
1、统一信息资源模式,强化数据标准建设
以业务为导向,建立统一的企业数据架构。依托企业主数据管理(MDM)和数据资源规划(IRP),强化数据标准化建设,实现信息资源模式的统一。企业主数据管理,就是将企业的多个业务系统中整合最核心的、最需要共享的数据(主数据),集中进行数据的清洗和丰富,并且以服务的方式把统一的、完整的、准确的、具有权威性的主数据分发给企业内需要使用这些数据的应用。围绕流程再造,从业务到数据,构建企业数据架构基线,建立数据架构管理机制。
2、推进结构化和非结构化数据的融合发
推进结构化和非结构化数据的融合式发展,将超文本、超媒体数据模型和面向对象数据模型进行融合,构建适合结构化和非结构数据统一组织和管理的数据模型。
3、积极部署大数据应用,驱动信息资源的有效利用
加大大数据技术的应用部署力度,综合运用云计算、分布式计算、数据交换、数据仓库、数据挖掘以及非结构化的数据处理等多层次的大数据技术搭建大数据平台。
4、重视数据安全管理,确保大数据生态圈信息安全
在信息资源整合过程中以数据安全管理为前提,与上下游企业以及安全管理机构、评测机构等第三方机构开展广泛合作,从企业管理制度、流程和技术手段等多方面协作确保大数据生态圈的数据信息安全。
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