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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:2025-07-03来源:志明浏览数:5次
如题,这个问题算不算送命题,甲方虐我千百遍,我待甲方如初恋,甲方歇着,乙方全干。开个玩笑,可当真。 在常规数据治理实施项目中,甲乙双方应秉持平等、信任与合作共赢的理念,携手并进。这不仅是职责分工,更是伙伴关系的建立。 甲方需清晰阐述数据治理目标与业务价值,提供必要资源。基于信任,甲方应定期组织需求沟通会,邀请乙方参与业务流程梳理,共同确认数据治理范围与优先级。项目执行中,甲方指定接口人,确保乙方需求反馈与问题协调渠道畅通。双方平等协商解决分歧,共同为项目成功负责,最终共同验收,确保成果符合业务期望,实现甲方业务价值提升这一共赢基础。忌猜! 乙方则需深入理解甲方业务,提供定制化方案。基于对甲方的信任,乙方应主动分享行业最佳实践,在方案设计阶段就提供多方案比选。项目执行中,乙方组建专项团队,设立周例会机制,同步详细进展、风险与问题,并提供阶段性可交付成果供甲方审阅反馈。双方平等探讨技术难题,乙方需提供详尽的数据字典、操作手册等文档,确保甲方能理解、使用并最终自主维护系统。项目交付后,乙方提供实操培训,并约定后续技术支持响应时间,共同维护长期合作,确保数据持续发挥价值,实现双方在专业服务与业务成效上的共赢。忌藏! 双方应建立常态化的沟通机制,如定期联席会议、即时通讯群组等,确保信息透明、响应及时。甲方坦诚业务动态,乙方快速响应调整。唯有在平等互信、坦诚沟通、目标一致的基础上,双方才能高效协作,共同确保数据治理项目成功,实现数据价值最大化,达成真正的合作共赢。 总结来说: 甲方是“舵手”,决定了项目要去哪里,提供动力和方向。 乙方是“水手”,负责驾驶船只,克服风浪,安全抵达。 甲定战略,乙强执行,携手共治!