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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。
面向企业级数据资产交易运营场景,助力企业实现数据资产的价值挖掘、升值和资产变现。
时间:2025-03-14来源:互联网浏览数:23次
为什么这么说?我来给你讲一个关于鸡蛋的例子。
欧洲市场上售卖的鸡蛋,每一个上面都有一个编码,相当于这枚鸡蛋的身份证号。那一串数字代表什么呢?第一个数字,说的是母鸡饲养的方式,后面跟着的是生产国的代码,再加上具体出产地区、农场的代码,就是这个身份证号了。
别小看这几个数字,它们背后的规则是很严谨的。就拿第一个数字“母鸡饲养方式”来说,有0、1、2、3四个级别,0代表生态饲养,这背后是什么规则呢?养鸡的场地室内每平方米最多6只母鸡,每只母鸡还必须保证室外活动,每只至少要有4平米的活动区域。这还不算,农场饲养母鸡总数还不能超过3000只。符合上面这几条,这只鸡蛋的身份证才能被打上0这个数字。
为什么讲这个例子?我是想说,如果你把鸡蛋身份证号的工作直接交给IT部门,他们能完成吗?不能,因为他们技术再先进,也没有办法准确定义业务,必须是那些走访农场的一线业务人员,了解母鸡饲养环境,了解农场经营状况之后,才能制定出这样的数据标准,才能完成给鸡蛋打上身份证号这项数据管理工作。
除此之外,数据Owner还要保证自己管理的数据的质量,要关注自己的数据服务,去满足公司其他部门对自己管辖的领域数据的需求。如果数据问题出现争议,Owner还负责进行裁决。
那么问题来了,数据Owner可能是销售好手,是谈判高手,但不懂数据,缺乏数据思维,在数据管理这件事上就会出现数据Owner水平参差不齐的情况,怎么办?
华为的做法是为每一个业务部门都配备一个数据管理部,这十几个数据管理部的责任,就是帮助每个部门的业务主管从专业的视角,按规范去定义数据。这样还不够,我们还有一个公司级的管控组织,由各个领域的首席专家组成委员会,在每周的会议上专门对数据架构进行评审,单个业务部门定不了的事儿,可以通过委员会讨论确定下来。
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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