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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。
时间:2022-03-19来源:下个路口见浏览数:246次
一、前言
今天学习了一个电力行业数据治理方案,觉得不错,分享给大家,希望对大家有帮助。
本篇从组织,管理,技术,执行四个部分构建数据治理体系。主要内容如下。
第一部:现状问题目标价值,分析了数据治理的现状,没有体系,缺少标准,数据质量太差以及这些现状导致的问题,根据这些问题推导出数据治理的目标,如果实施数据治理的意义和价值 。
第二部:数据治理体系架构,分别从组织,管理,技术,执行四个部分构建数据治理体系。
第三部:标准化管理,标准化的定义,制定原则,落地原则,工作步骤 ,实施策略,实施策略,指标体系示例(电力)等
第四部分:元数据管理,元数据架构,元数据实施流程。
第五部分:主数据管理,应对型主数据,主动型主数据,主数据实施流程。
第六部分:数据质量管理,数据质量体系架构,数据质量管理流程,数据质量指标。
二、正文
三、结语
如果觉得有帮助,烦请转发朋友圈,数据治理体系公从号后台回复“行业治理”获取PDF版,本文来源网络,如侵权,请联系删除。欢迎加我微信一起学习各行业数据治理方案,持续构建数据治理体系。
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