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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:2022-05-19来源:于戏王浏览数:135次
开发阶段已经完成了代码的实现,为了发现代码问题、暴露项目风险、提升产出质量,需要进入测试阶段,通过测试用例对代码进行分析,为最终发布提供决策的依据。
数字化的如火如荼,让更多的人意识到数据的重要性。大数据时代的到来,面对爆发式增长的数据,如何将这些数据有序、有结构的分类和组织存储是我们面临的一个挑战。归结最终,打通数据壁垒、实现数据应用,是最为重要的事情。
性能:良好的数据模型以及适当的数据冗余和维度退化以提升查询分析速度,减少数据获取的成本;
成本:实现公共数据的共享,提升复用能力,降低大数据系统的存储和计算成本;
质量:实现应用与源数据的解耦,降低源数据变动对应用的影响,提升应用的健壮性,同时减少数据计算错误的可能性;
效率:良好的数据模型极大的改善用户使用数据的体验,提高使用数据的效率。
数仓在整个公司中扮演着一个承上启下的角色,本身并不会产生数据,而是从各个线上系统获取数据,按照相应的方法论进行数据建设,从而为我们的下游(决策层、运营、研发、分析师、外部厂商等)提供定制化的数据解决方案,我们需要优秀的数据模型以便能在性能、成本、质量和效率之间取得最佳的平衡。说明:本文部分文字与图片资源来自于网络,分享此文是出于传递更多信息之目的,若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益,请立即后台留言通知我们,情况属实,我们会第一时间予以删除,并同时向您表示歉意。