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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2022-12-09
数据治理(DataGovernance),是一套针对整个企业内部数据,所制定和实施的商业应用和技术管理,通常包括了数据模型、数据架构组织、技术工具、政策及体系制定、数据质量、数据标准、作业流程、影响度分析、监督及考核等内容。
二、数据治理的意义和作用
数据治理确定了一系列岗位角色和相应的责任及管理流程,保证了业务数据在采集、转换、存储、应用整个过程中的准确性、完整性、一致性和时效性。通过数据治理,企业可以把数据当做资产来进行有效管理,构建出完善、共享、统一的数据管理环境。一方面提高数据治理,发挥业务价值;另一方面,帮助企业优化数据架构,提升企业系统信息化建设,支持更科学与精细化的决策。三、数据治理平台的五种能力
1、数据交换能力