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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:2022-04-27来源:阴天快乐浏览数:570次
数据治理覆盖了数据生产、数据流转、数据加工、数据分析以及数据应用的全链路,同时,数据治理是一个持续完善的过程,因此需要建立完善的组织团队,进行保障
任何一个数据首先要确定的是谁来产生,谁来使用,谁来管理的责权利问题;其次才是确定数据产生的时候基于什么标准和流程,最后才是这些标准流程是否通过IT系统来固化。也就是说,数据治理核心首先是建立数据治理管控体系,确定基于数据的责权利。对于数据治理管控体系内容可以参考下图:该图基本给出了一个完整的数据治理管控体系所涉及到的技术,标准,规范,流程支撑,同时也包括了执行和评估体系,以实现数据的持续改进和闭环管理。下面这份PPT介绍了集团型企业数据管控体系,重点阐述了企业数据治理方案,最后给出了最佳案例分享,供企业规划建设数据治理体系时参考和借鉴。
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