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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:2022-12-25来源:他比光暖浏览数:144次
企业都知道数据治理很重要,它是数字化转型的基础。数据找不到、看不懂、不准确、不及时,都会成为企业数字化转型路上的重大阻碍。数据治理,就是用统一的数据管理规则,确保数据质量,让企业的数据清洁、完整、一致。
可是,到底怎么才能做到这些呢?各部门之间数据语言不通,形成“数据孤岛”,怎么才能打通它们?有了足够多的数据,又该如何“治理”?怎么把控数据的质量?怎么让数据能被用起来?
下面这份PPT材料介绍了数据治理体系建设框架和路径,详解介绍了数据模型设计的方法及应用,还有数据安全的内容,企业在开展数据治理规划建设时可参考借鉴。