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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:2024-03-15来源:互联网浏览数:85次
管理建在制度上制度建在流程上流程建在系统上系统建在数据上
数据治理工作纲要强调了一个组织在数据管理方面应遵循的层级结构,从下至上分别是数据、系统、流程和制度。每一层都为上一层提供支撑,确保整个数据治理体系的稳固和高效。
数据:数据是整个体系的基石。一个组织的数据质量直接影响到决策的准确性。因此,确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性是至关重要的。数据管理涉及数据收集、存储、处理、分析和共享等多个环节,每个环节都需要严格把控,确保数据的质量。
系统:系统层为数据管理提供技术支持。这包括硬件和软件设施,如数据库管理系统、数据仓库、数据挖掘工具等。一个稳定、高效、安全的系统可以确保数据的顺畅流动,为组织提供实时、准确的数据支持。
流程:流程是确保数据治理有效执行的规则和步骤。一个清晰、合理的数据管理流程可以确保数据的标准化、流程化和自动化。流程设计需要考虑到组织的具体需求,同时也要遵循相关的法规和标准。
制度:制度是整个数据治理体系的顶层设计,它为数据管理提供指导和约束。一个完善的数据管理制度可以确保数据治理工作的有序进行,同时也可以确保数据的安全和合规。这包括数据访问控制、数据隐私保护、数据质量管理、数据安全审计等多个方面。
综上,数据治理工作纲要提供了一个从下至上的数据管理框架,每个层次都有其独特的功能和重要性。只有当每个层次都得到妥善处理,整个数据治理体系才能发挥最大的效用,为组织提供强有力的数据支持。
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