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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2022-12-26
数据治理即提高数据的质量,发挥数据资产价值,是由企业数据治理部门发起并推行,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。由于数据的质量直接影响着数据的价值,并且直接影响着数据分析的结果以及我们以此做出的决策的质量。
二、数据治理的作用
经过治理后的数据,数据质量会得到提高,因此,就能够方便系统间的集成,能够对企业数据统一管理,能够支持报表、数据分析、数据挖掘等数据应用。三、数据质量8个衡量标准
1、数据的唯一性四、数据治理主要包含哪些内容
数据治理工作一般包含元数据管理、主数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据模型管理等内容五、数据治理的目的
1、建立数据使用内部规则;六、数据治理的方法
1、建设数据治理体系