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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:2024-10-04来源:丑陋的笑脸浏览数:41次
数据治理是确保数据质量、安全和合规性的过程。在进行数据治理时,人们可能会有一些认知偏差,这里列举五个常见的:
1. “数据越多越好”:有些人认为数据量越大,分析结果就越准确。但实际上,过多的数据可能会包含很多无用信息,反而增加了处理的难度和成本。
2. “数据不会说谎”:人们往往相信数据是客观的,但实际上数据可能会因为收集、处理或分析的方式不当而产生误导。
3. “一次治理,终身受益”:有些人认为只要建立了数据治理的规则和流程,就可以一劳永逸。但实际上,数据治理是一个持续的过程,需要不断地更新和维护。
4. “技术可以解决所有问题”:有时候人们过分依赖技术,认为只要有足够的技术手段,就能解决所有数据治理的问题。但实际上,技术只是工具,还需要人的参与和正确的管理策略。
5. “数据安全就是加密”:很多人认为数据安全就是给数据加密,但实际上数据安全包括很多方面,比如访问控制、数据备份、审计追踪等。
简单来说,数据治理不是一次性的任务,也不是只靠技术就能搞定的,它需要持续的努力和正确的方法。
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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