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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:2018-11-26来源:数据治理浏览数:576次
将尽可能多的数据集中到一个地方并组织它,以便先进的数字技术可以提供见解,这可以使创新公司具有能够看到别人无法做到的显着优势。几十年来,许多组织将时间,金钱和资源用于防御和程序,旨在不仅将外部网络对手排除在网络之外,还在内部管理访问。
许多组织意识到他们不知道 - 更不用说控制企业内部存在哪些数据,它们在哪里,以及如何在业务部门,地理位置或第三方之间使用它们。云,大数据和物联网等新的颠覆性技术带来了更大的数据复杂性。对于每个C级管理人员而言,数据治理及其推动变革应该是首要考虑因素。
明天的数据治理不仅是为了最大限度地提高运营效率,决策和监管要求的数据价值,而且还要最大限度地降低与不良数据管理相关的风险。传统平台完善的数据治理功能是将下一代平台置于企业数据治理保护伞下的坚实起点。
但是,企业数据架构的规模和复杂性的增加需要增强四个关键数据治理支柱:
可靠的数据治理计划可帮助公司理解,管理和利用下一代平台存储和处理的数据的潜在信息。通过传统和下一代平台在整个数据环境中成功实施数据治理,可能会决定哪些组织将成为市场领导者。他们将是做出数据驱动决策的人。
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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