零代码、低成本快速创建采集表
基于大数据引擎,通过可视化组件、托拉拽式实现数据汇聚与集成开发
指标定义、指标建模、指标固化、指标分析,一体化完成指标的落地与应用
组件化、零sql实现各类复杂报表和丰富多样的图表分析
面向业务人员,简单拖拽即可生成可视化图表
内置150+特效组件,快速打造酷炫灵动的可视化大屏,支持在线编码,拓展视觉体验至极致
搭载自然语言分析引擎,引入AI大模型技术,通过简单的对话问答实现快速数据分析
涵盖回归分析、分类分析、聚类分析及时间序列预测等高级功能,深入探掘数据的内在价值
移动采集、审批、分析一站式解决移动办公诉求
一站式数据分析平台
了解ABI
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。
内置多类主数据模版,可视化实现多视角模型定义,满足复杂规则的编码自动控制
多种数据接入方式,支持不同场景的审批管控,数据版本可回溯,满足主数据的全生命周期管理
拖拽式任务设计,内置丰富组件,支持主动式、被动式分发模式
全过程质量管控,支持内置及自定义规则,提供图表式质检报告
主数据管理平台
在线模型设计,深度融合数据标准,规范数据定义
自动化元数据感知,全链路血缘提取,理清数据资源
智能化标准推荐,一键式数据落标,树立数据权威
“零”编码规则搭建,全流程质量整改,高速数据质检
规范资产目录,自助式数据共享,释放资产价值
超30+主流数据库、国产库、大数据库、文件、消息队列等接口之间极速交换结构化、非结构化数据
构建分级分类体系,动态数据脱敏,保障数据安全
全盘监控数据,决策数据周期,释放数据资源
智能数据治理平台
了解睿治
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。
结合标准体系的可视化建模工具,支持模型的正、逆向构建
拖拽式任务编排,内置丰富组件,支撑亿级数据的快速处理与迁移
具备高并发、高吞吐量、低延迟的一体化任务编排能力,可视化设计、分布式运行
提供图形化的任务监控和日志跟踪,面向运维、管理人员的完善监控体系
数据工厂系统
纯web设计器,零编码完成基本表、变长表、中国式复杂报表、套打表、问卷调查表等制作;支持年报、月报、日报,以及自定义报表期等多种数据采集报送频率
提供在线填报和离线填报两种应用模式,也支持跨数据源取数;填报数据自动缓存在WEB浏览器中,即使宕机也不会丢失
支持单表审核、全套审核、成批审核等多种层次的审核操作,通过醒目的背景颜色标识提示相关单元格
内置灵活轻便的工作流引擎,实现了用户业务过程的自动化;支持层层审批、上级审批、越级审批、自定义审批等多种审批方式
对于下级填报单位上报的数据,上级汇总单位可将其进行汇总;支持层层汇总、直接下级汇总、选择单位汇总、按条件汇总、按代码组汇总、按关键字汇总、自定义汇总等
提供数据锁定机制,防止报表数据被意外修改;支持数据留痕,辅助用户过程追溯;未及时上报的用户自动催报;所见即所得的打印输出等
提供多种类型的数据接口,可以导入EXCEL、DBF、二进制、文本等格式的数据,可以将报表数据批量输出为HTML、EXCEL、XML、TXT等格式
数据采集汇总平台
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。
采用可视化、导向式方式构建指标业务域,形成指标地图,全局指标一览在目
流程化自助式的定义、开发、维护各类指标,零建模,业务人员即刻上手
智能指标预警和指标溯源,全面掌握指标来源及加工过程,随时掌控指标数据潜在风险
助力企业更好地查询、使用指标,提供共享、交换、订阅、分析、API接口等应用服务
指标管理平台
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。
面向业务的对话式问数,即问即答,更懂你的诉求
理解数据,洞察数据,更懂数据内容,把数据见解讲给你听
动态地分析数据特点,提供最合适的图表类型展示,让数据展现更简单
完全是颠覆做表的方式,一句话看板创建,启发式内容制作
智能化生成包含深入分析和建议的报告,复杂数据简单化,释放数据潜力
数据跃然屏上的AI大屏汇报,让数据讲述故事
海量知识,一触即达,提供更智能的知识检索服务,快速找到“对”的人
不止于工具,更是随时待命的得力助手。一声指令,为您提供即时的数据分析和决策支持
智能数据问答平台
从采、存、管、用四大方面构建数据治理体系,实现数字化经营
主数据全生命周期管理,保障主数据一致性、权威性、共享性,提高企业运营效率
以元数据管理摸清家底,以资产编目盘点数据资产,提供数据服务
集数据采集补录、数据ETL建模、数据实时存储、数据分析展现等应用场景于一体
集数据集成、数据治理、资产规划开发、资产运营等场景应用于一体
集元数据采集和规整、数据标准建立与评估、数据质量管控等场景应用于一体
面向业务和技术提供指标管理指标分析等服务的指标统一管理平台
涵盖数据存储、数据集成、数据交换、数据共享等方面,为企业用户提供云原生仓湖一体解决方案
提供数据全生命周期过程的数据服务手段,实现数据应用到数据运营
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IDC蝉联数据治理解决方案市场第一
数据分析 数据治理 数据资产 商业智能 数字化转型 数据可视化 DCMM
DCMM作为国家第一个数据管理领域标准,是企业落实数据驱动战略、实现数字化转型的重要抓手。从行业实践来看,国内多个行业开始在全面拥抱DCMM模型,根据模型开展数...查看详情
DCMM是我国发布的数据管理领域的首个国家标准,全称是【数据管理能力成熟度评估模型】。DCMM作为工信部去推进大数据战略落地的一个重要抓手,各地也是推出了相应的...查看详情
近年来,工信部组织中国电子信息行业联合会积极推进DCMM在各行业的贯标应用,覆盖通信、能源、健康、制造、互联网等各个行业,DCMM的专业性和权威性也得到了业界的...查看详情
DCMM作为国家第一个数据管理领域标准,是企业落实数据驱动战略、实现数字化转型的重要抓手。从行业实践来看,国内多个行业开始在全面拥抱DCMM模型,根据模型开展数据管理评估和能力提升工作。查看详情
在当前数字经济高速发展的社会环境下,数据成为了新型的生产要素,是数字化、网络化、智能化的基础,已快速的融入到了生产、流通和消费的各个环节中,企业数字化转型是当前大势所趋。查看详情
DCMM评估能够为企业带来以下收益:能够深入了解、发现组织在数据管理能力建设方面的现状以及存在的问题;找到组织本身与所在行业平均水平之间的差距;针对存在的问题,帮助组织总结提炼关键发现,提升组织内部的数据管理意识,为组织未来数据管理能力建设提供理论依据。查看详情
数据管理能力成熟度评估模型是我国首个数据管理领域国家标准,将组织内部数据能力划分为八个重要组成部分,描述了每个组成部分的定义、功能、目标和标准。该标准适用于信息系统的建设单位,应用单位等进行数据管理时候的规划,设计和评估查看详情
数据需求是指组织对业务运营、经营分析和战略决策过程中产生和使用的数据的分类、含义、分布 和流转的描述。数据需求管理过程识别并定义所需的数据,确定数据需求优先级并以文档化的方式对数 据需求进行记录和管理。查看详情
数据标准是组织数据中的基准数据,为组织各个信息系统中的数据提供规范化、标准化的依据,是 组织数据集成、共享的基础,是组织数据的重要组成部分。依据数据特性的不同,可以把数据标准具体 划分为四大类:业务术语标准、参考数据和主数据标准、数据元标准、指标数据标准。查看详情
数据质量是指数据对其期望目的的切合度,即从使用者的角度出发,数据满足用户使用要求的程度。 数据质量重点关注数据质量需求、数据质量检查、数据质量分析和数据质量提升的实现能力,对数据从 计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题进行 识别、度量、监控、预警等一系列活动,并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提 高。查看详情
数据安全是指通过采用各种技术和管理措施,保证数据的机密性,完整性和可用性: 机密性:又称保密性,是指个人或团体的信息不为其他不应获得者获得。 完整性:指在传输、存储信息或数据的过程中,确保信息或数据不被未授权的篡改或在篡改 后能够被迅速发现。 可用性:保证合法用户对数据的使用不会被不正当地拒绝 数据安全管理是计划、制定、执行相关安全策略和规程,确保数据和信息资产在使用过程中有恰当 的认证、授权、访问和审计等措施。有效的数据安全策略和规程要确保合适的人以正确的方式使用和更 新数据,并限制所有不适查看详情
数据应用是指通过对组织数据进行统一的管理、加工和应用,对内支持业务运营、流程优化、营销 推广、风险管理、渠道整合等活动,对外支持数据开放共享、数据服务等活动,从而提升数据在组织运 营管理过程中的支撑辅助作用,同时实现数据价值的变现。数据应用是数据价值体现的重要方面,数据 应用的方向需要和组织的战略和业务目标保持一致。 按照数据应用服务对象和服务方式的不同,数据应用包括数据分析、数据开放共享和数据服务三个 二级域。查看详情
数据架构包括数据模型、数据分布、数据集成与共享和元数据管理四个二级职能域,数据模型职能 域定义与规范业务经营、管理和决策活动需要的组织数据需求,数据分布职能域确定各类数据资产在组 织内部的合理部署,数据集成与共享职能域实现组织的各类数据资产在组织内整合在一起,元数据管理 是关于元数据的创建、存储、整合与控制等一整套流程集合。查看详情
数据治理包括数据治理组织、数据制度建设和数据治理沟通三个二级域,其中数据治理组织包括组 织机构、岗位设置、团队建设定内容,是数据治理的基础.查看详情
数据战略规划为数据管理各项活动定义愿景、目标、目的,并且要求在所有相关干系人之间达成共 识。数据战略需要从宏观及微观两个层面明确开展数据管理及应用的动因,同时数据战略需要综合反映 数据提供方和消费方的诉求。查看详情
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