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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:2022-03-31来源:泊舟浏览数:107次
实践-高频高价值应用及数据痛点:本篇报告选择金融、零售、医疗和工业四大典型行业为切入点,分析呈现各行业的信息化建设阶段与高频高价值的AI应用场景,并基于高频高价值AI应用引发的数据治理需求,对面向人工智能的数据治理体系搭建给到建设指导。
展望-治理陷阱与趋势洞察:1)企业需避免落入“数据埋点大而全”的治理陷阱;2)供需两侧需共同保证数据治理体系建设后的运营流转;3)企业需建立符合管理现状及发展需求的数据安全治理框架,确保数据全周期的安全与合规;4)联邦学习技术可带来数据安全合规线内的共同富裕;5)数据的“自治与自我进化”成为未来数据处理发展的必由之路,为企业打造“治理+AI”体系的良性循环。前言-数据与数据治理:如今数据不再局限于传统数字形式的认知,由结构化数据延伸到半结构化、非结构化的数据范畴。数据治理越来越受到企业的普遍重视,在数据生命周期的各个阶段通过相应的工具与方法论,使数据发挥出更大的价值,是实现数据服务与应用必不可少的阶段。
参与-行业规模与受益圈立足点:数据治理与AI应用产品开始交汇融合,厂商参与更加多元,咨询公司、数据服务提供商和人工智能产品服务商三方阵营构建行业竞合格局,而“智”,即AI应用,为面向人工智能的数据治理服务的核心立足点。2021年面向人工智能的数据治理市场规模约为40亿元,预计五年后规模将突破百亿。
主题-面向人工智能的数据治理:AI技术创新应用走向大规模落地,带动了大数据智能市场的蓬勃发展。2021年大数据智能市场规模约为553亿元。目前传统数据治理体系多停留在结构性数据化治理工作,尚难满足AI应用对数据的高质量要求。企业可吸收传统体系的智慧沉淀,以AI应用数据需求为核心,优化建设“面向人工智能的数据治理”体系,显著提升AI应用的规模化落地效果。