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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。
智能数据问答平台
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时间:2018-11-16来源:互联网浏览数:607次
数据治理包括用于确保业务数据符合法规和公司政策的策略和技术。
数据治理要求组织了解并评估其数据必须满足的法规要求,法律要求和业务最佳实践,建立规则,并采用自动化和人工流程来查看规则是否得到执行。
大多数组织应该采用某种形式的数据治理来防止敏感信息落入坏人之手。然而,大型公司和受监管行业(如医疗保健或银行业)的利益最大。花在数据治理上的工作量和费用应该并且通常与风险量相称。
数据治理的驱动因素通常是监管和法律要求; 但是,治理规则可以是组织希望遵守的任何实践。治理通常决定了可以存储某些类型的数据的位置,并编纂数据保护方法,例如加密或密码强度。治理可以规定如何备份数据,谁有权访问数据,以及何时销毁存档数据。组织还可以围绕提高数据质量或打破孤立某些数据的孤岛来设定治理目标。
数据治理主要用于指代管理和控制数据的策略。但是,有一些商业产品可以协助许多信息管理任务,例如验证数据质量和执行业务规则。
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