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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:2024-05-17来源:兰茹浏览数:86次
对数据治理需求进行调研是制定有效数据治理策略的关键步骤。在进行调研时,可以考虑以下问题以便更好地了解组织内对数据治理的需求和挑战:
组织目前的数据资产有哪些?这些数据资产的来源是什么? 数据是如何收集、存储、处理和共享的? 数据质量问题是否存在?有哪些常见的数据质量问题? 组织已经采取了哪些数据管理和治理措施?
组织员工如何使用数据?哪些部门或团队对数据有较高的需求? 数据是如何支持业务决策和创新的? 是否存在对数据的不同解释或不一致的问题?
组织对数据安全和合规性的要求是什么?是否符合相关法规标准? 是否已经发生过数据泄霁或违规事件?存在哪些安全漏洞或风险?
在当前业务发展中,数据治理被认为是多重要?组织内对其重要性的认识如何? 是否存在某些数据领域或数据类型更加需要数据治理的支持?
组织内是否有专门负责数据治理的人员或团队?他们的技能和资源如何? 是否需要更多的培训或招揽数据治理专家? 组织目前使用的数据管理和治理工具是否能满足需求?
组织未来的业务目标和发展规划是什么?数据治理如何支持这些目标? 是否有新的技术或数据趋势会影响数据治理需求?
通过对这些问题的调研和分析,可以更好地了解组织对数据治理的需求、痛点和优先级,并在此基础上制定符合组织实际情况的数据治理策略和解决方案。
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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