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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。
企业级多智能体平台,低门槛搭建智能体,灵活编排流程,融合 LLM 实现“问数”、“问知识”
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:2022-05-14来源:悲情浪漫者浏览数:242次
数据管控平台,提供统一数据标准,规范业务数据定义、数据处理流程和数据共享标准。
随着大数据时代的来临,对数据的重视提到了前所未有的高度,数据已经成为企业组织可以充分挖掘的资产财富。金融行业作为信息化程度最高的行业之一,信息系统产生的数据已经成为行业最核心的资产之一。
但由于金融机构的数据流转复杂,在缺乏清晰的数据架构、数据流图以及数据与业务之间的关系的同时,也普遍存在数据模型混乱,数据整体质量不高,开发团队迫于现实压力更加关注功能需求的实现,忽略非功能需求的管理,导致数据模型质量不高,存在先污染后治理的现象。
下面介绍了企业数据现象问题及需求,详细阐述了金融行业数据治理方案,给出了数据治理案例,最后概述了数据治理产品体系,供金融行业企业规划建设数据治理体系时参考和借鉴。为了便于大家学习和掌握数据治理相关知识,歪老师推荐以下几篇高质量文章,欢迎点击阅读学习,相信一定会有收获: