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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。
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文|亿信华辰大数据知识库2021-09-02
在如今的大数据时代,数据对组织机构的重要性不言而喻,可以说,谁掌握的数据量大,数据质量高,谁就能更好地提高组织机构的创新型和敏捷性,更好地预测未来发展方向,在企业竞争中取得巨大优势。
“大数据”是一个体量、数据类别特别大的数据集,并且无法使用传统数据工具对其内容进行抓取管理和处理。因此,为了对数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策,新时代可视化数据建模工具就应运而生。
当我们做数据分析与数据挖掘的时候,需要对数据分析的过程和结果做可视化展示。数据可视化能清晰地向听众传达想要传达的信息,同时也降低了理解数据的门槛,提升数据分析与挖掘的效率。
数据收集
可视化数据建模工具可以对海量数据信息进行采集,便于后期的数据处理,并且该过程涉及数据波形和信号的收集以及处理。
数据分析
可视化数据建模工具可提取数据中有用的信息并进行相关分析,得到某种结论,然后展现给组织机构,帮助组织机构洞察数据背后的含义以及价值。数据分析与数据挖掘密切相关,但后者偏向于更大的数据,前者则注重于数据的推理。
数据挖掘
数据挖掘主要用于检测和观察,可视化数据建模工具可对数据进行排序和选择,提取有用的信息。
数据权限
可视化数据建模工具能够帮助用户创建一致的包含人员、技术以及流程的企业级视图,从而提高数据安全性,降低监管罚款风险,并增强决策过程中的信心和一致性,帮助组织机构充分、高效地挖掘出数据的价值。
数据管理
数据管理即数据资源的管理,包括所有相关的有价值的资源,可视化数据建模工具能通过管理所有相关有价值的数据来帮助组织机构制定实施政策,规范操作程序。
1、轻松对接任意数据源,一键连接即可分析;
2、集数据建模以及ETL设计的功能为一体,可对异构数据进行整合及处理,帮助政府和企业构建数据仓库,提高数据质量;
3、疏通企业数据指标,建设合理、有效的指标体系,提高分析效率,全面掌控业务发展情况;
4、在数据分析方面,能轻松应对报表需求,实时监控企业数据全面覆盖工作报告场景;
5、多终端应用全方位数据可视化应用,一表多屏,无需专门设计,随时随地分析数据。