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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2022-06-09
随着信息技术快速发展和深入应用,企业数据呈现出海量增长、动态变化的特征日趋显著。过去十几年信息化以信息系统建设为主,数据标准化和数据资源中心建设严重滞后,信息系统不支持跨地区、跨部门业务协同,“信息孤岛/烟囱”成为信息化建设的“瓶颈”问题,信息资源不能共享。
一、何为数据治理
治为整治,关注数据质量,保障数据稳定性、准确性,合理控制数据的生命周期,降低成本。理为梳理和管理,数据的基本信息、状态、关联关系等,目标是搞清有哪些数据、从哪来到哪去,最终用到什么地方。
二、数据治理的意义
在数据质量国家标准《GB/T 36073-2018》数据管理能力成熟度评估模型中定义,应该从数据战略、数据治理、数据架构、数据标准、数据生命周期、数据应用、数据质量、数据安全等八大方面进行评估。
三、大数据治理面临的问题
虽然一些大型企业在信息化和自动化方面做得很好,但是在数据治理上仍然面临很多问题和困难。首先是工具链条的缺失。企业做数据治理,效果往往不好,原因是什么呢?很多时候企业依赖人工,比如数据准备、数据标准等。其次是数据含义不清楚。虽然企业该有的数据都有,但是数据的业务含义是什么并不清楚,并且数据之间的标准也没有。因此,企业很难把数据利用好。最后从组织架构上,企业必须得有一个数据管理部,这意味着从公司层面足够重视。有效的组织架构是项目成功的有力保证,为了达到项目预期目标,在项目开始之前对于组织及其责任分工做出规划是非常必要的。
四、数据治理方案设计与实施
1、标准先行,一般来说需要事先制定“数据分类及编码标准”、“数据目录标准”、“数据项标准”、“数据安全标准”、“数据交换共享标准”;