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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:2018-11-26来源:数据治理浏览数:1873次
每天,大学的数据都会被评估,创建,使用,存储,存档,报告或删除。数据治理为罗切斯特的这些信息的定义,交换,完整性和安全性设定了标准和协议。数据治理还可以实现准确的分析和报告,从而生成关键问题的答案,并为领导,内部受众和外部机构的决策提供信息。
该大学最近聘请了第一位数据治理助理副教务长和首席数据官 ,负责执行大学的数据治理目标:
为了有效地做到这一点,CDO将寻求从数据用户,数据管理员,数据保管人以及与大学数据一起工作,思考或关心的各种其他人收集信息。
所有数据都不相同:它们具有不同的用途,用途和来源。因此,不同数据的治理可能不同。数据治理工作的重点是哪种类型的数据?
数据治理标准和协议适用于大学范围,包括以下八个大学数据领域:
随着工作的进展,我们将寻找输入以帮助识别子域并确保将数据分类到适当的区域。
在我们努力实现数据治理的目标时,我们将创建工件并提供资源,以帮助您更好地理解良好的数据管理实践以及数据治理在这些实践中的作用。
目前的亮点:
UR数据词汇表:该术语表解释了大学所有部门,业务领域和数据系统中使用的业务术语,数据关系和定义。
数据表示和可视化资源:样式指南,模板以及建议的提示和技巧的集合,可以更加轻松地以清晰一致的方式显示数据。
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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