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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:2018-11-20来源:数据治理浏览数:946次
数据治理是一项业务活动。到目前为止,已经有多项努力从IT内部开始。但是,数据属于业务,而不属于IT。IT可以提供建议,帮助管理存储库,提供有关系统的关键背景信息,并帮助连接点。但是,数据是什么,它意味着什么,它是否以正确的方式在正确的地方使用,如何被收集,以及它是否健康,都是商业特权。如果企业不关心其数据的状态,那么数据治理计划将模仿其现有环境的孤立状态并失败。
随着数据治理的概念越来越被接受,对数据管理需求的理解也越来越多。每个人都需要接受数据管理员的角色。如果您收集,更新,修改,删除,移动,存储或使用数据,您将对可能的最佳数据负责。集体问责制,确保数据第一次输入正确,是确保正在生产的数据促进质量和一致性的重要策略。此外,所有人的数据管理有助于避免在路上可能需要的任何返工。
获得数据治理计划的高级领导支持对于成功至关重要,并确保整个组织的所有人都达成共识。理解数据治理工作需要一段时间来形成和规范,然后才能记录实际的投资回报率。显然,您自己组织的愿景将推动战略,但在支持到位的情况下,数据的完整性将更加成功。
在这个“ 有效数据治理的路线图:如何导航五个常见障碍 ”的配套文章中,了解如何通过创建成功实现数据治理开始和持续的计划来实现高级领导,理解数据管理的重要性,并采用数据治理的长期观点。
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