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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。
文|亿信华辰大数据知识库2022-06-05
随着企业数据爆发式的增加,数据治理对一个企业的成长、发展和决策起到了至关重要的作用。数据治理需要由企业内部发起并推行,定制规范和具体实施措施,辅助系统平台对整个企业内部数据的应用和管理,形成一系列政策和流程,形成可持续评估的数据治理方案。数据治理的最终目标是提升数据的价值,数据治理非常必要, 是企业实现数字战略的基础, 它是一个管理体系,包括组织、制度、流程、工具。
一、数据治理的概念定义
数据治理是企业数据治理部门发起并推行的,关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。数据治理是一套持续改善管理机制,通常包括了数据模型、数据架构组织、体系制定、政策、数据标准、技术工具、影响度分析、数据质量、监督、考核及作业流程等内容。数据治理是目前一个比较新兴的、正在发展的学科,目前业界对它的定义还不完全一样,涉及的IT技术主题包括元数据管理、主数据管理、数据质量、数据集成、监控与报告等。
二、智能数据治理平台主要模块详细说明
数据标准管理:数据标准适用于业务数据描述、信息管理及应用系统开发,可以作为经营管理中所涉及数据的规范化定义和统一解释,也可作为信息管理的基础,同时也是作为应用系统开发时进行数据定义的依据。涉及国家标准、行业标准、企业标准和地方标准,在定义元数据实体或元素时进行关联。数据标准需要不断的补充完善、更新优化和积累,以便更好的支撑业务的开发和系统的集成。