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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:2025-07-05来源:伏苓浏览数:6次
适合干数据治理的人:
1. 具备严谨逻辑思维的人适合,数据治理需梳理复杂的数据关系、制定规则,逻辑清晰才能理清数据脉络,保障数据标准统一、结构合理。
2. 有耐心和细致态度的人胜任,数据治理工作繁琐,涉及大量数据核查、错误修正,只有耐心细致,才能发现并解决数据中的细微问题。
3. 善于沟通协作的人合适,数据治理需跨部门协同,要与技术、业务等不同团队沟通,良好的沟通能力能确保各方理解需求,推动工作顺利开展。
不适合干数据治理的人:
1. 缺乏耐心,急于求成的人不适合,数据治理是长期工作,难以短时间看到显著成果,急于求成易导致工作浮于表面,无法深入解决数据问题。
2. 逻辑思维混乱的人难以胜任,数据治理要求对数据流程、架构有清晰认知,逻辑混乱会使数据管理无序,影响数据质量和治理效果。
3. 不擅长沟通、独断专行的人不适合,数据治理依赖团队合作,不善于沟通无法有效获取需求、传递方案,独断专行易引发团队矛盾,阻碍工作推进。
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