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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。
时间:2022-05-11来源:Evening浏览数:289次
数据治理是指通过建立数据决策的权限和责任,为数据管理活动和智能提供整体的指导和监督。是在管理数据资产过程中行使权力和管控,包括计划、监控和实施。数据治理的职能是指导所有其他数据管理领域的活动。
近年来,随着互联网,云计算等新技术的发展,数据已成为企业的核心资产。发展以数据为关键生产要素的数字经济,全面培育数据要素市场,不仅依赖于数据技术进步、数据产业发展、数据应用创新,更需要通过多样化治理手段构建覆盖企业各业务域的数据治理体系,充分释放数据价值发挥的驱动力,打破数据价值释放壁垒,促进和提升企业经营管理效益。国际数据管理协会(DAMA)对数据治理给出的定义:数据治理是指通过建立数据决策的权限和责任,为数据管理活动和智能提供整体的指导和监督。是在管理数据资产过程中行使权力和管控,包括计划、监控和实施。数据治理的职能是指导所有其他数据管理领域的活动。DAMA围绕数据管理框架构建了11个知识领域,如下DAMA车轮图所示,数据治理处于中心位置:
每个数据治理的领域都可作为一个独立方向进行研究治理,目前总结的数据治理领域包括但不限于以下内容:数据标准、元数据、数据模型、数据分布、数据存储、数据交换、数据生命周期管理、数据质量、数据安全以及数据共享服务等。