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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:2025-08-10来源:志明浏览数:1次
数据治理中的“内卷”行为主要表现为资源投入与价值产出脱节,常见形式包括:
1. 过度文档化与流程空转 反复修订数据字典但未嵌入业务系统,频繁开会无实质结论,数据质量指标流于形式化汇报。
2. 重复建设与平台僵尸化 各部门独立建设功能重叠的数据平台(如多个BI工具),数据互不相通;投入开发的治理工具因运维缺失或体验差而闲置。
3. 数据粉饰与留痕主义 为应付考核临时清洗数据掩盖问题,基层陷于填表、截图等“留痕”任务,而非解决根源问题。
4. 标准失效与周期性重启 数据标准制定后缺乏动态更新,沦为“纸面规则”;
治理项目每隔1-2年重启,陷入“治标不治本”循环。 破局关键:
1. 锚定业务场景:优先治理高价值数据(如订单、用户行为),绑定具体业务目标(如缩短决策周期)。
2. 技术减负:用自动化工具(如规则引擎修复数据、NLP抽取知识)替代人工重复劳动。 3. 考核改革:以数据应用效果(如错误率下降、决策效率提升)替代文档厚度等表面指标。