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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2021-12-09
亿信华辰作为全球数据分析和商业智能平台提供商,这几年深刻的感受到了全球数据应用的热潮,但是随着越来越多的客户开始实施并广泛应用BI系统,数据治理的话题也在最近被越来越多地提及和讨论。
通过近十五年的积累,各应用系统中的数据呈几何级增长,而海量的、分散在不同角落的异构数据导致了数据资源的价值低、应用难度大等问题。同时,企业内部业务系统之间由于开发技术框架不同,导致数据格式、标准也不统一,形成了“数据孤岛”。企业与外部数据交流更是如此,这个时候数据治理是唯一的出路。数据治理是一个系统工程,是一个从上至下指导,从下而上推进的工作。因此,要有一个强有力的组织、合理的章程、明确的流程、科学的标准、健壮的系统,这样才能使数据治理工作得到有效的保障。
数据战略是企业发展战略中的重要组成部分,是保持和提高数据质量、完整性、安全性和存取的计划,是指导数据治理的最高原则。数据治理是否与企业发展战略相吻合也是衡量数据治理体系实施是否成熟、是否成功的重要标准。要在信息化发展战略框架下,建立数据治理的战略文化,包括领导对数据治理的重视程度、所能提供的资源、重大问题的协调能力,以及对数据治理的宣传推广、培训教育等一系列措施。这种思想,和亿信华辰旗下睿治数据治理平台整体统一的特征如出一辙,充分证明了目标统一的必要性。
数据治理的组织包括制度组织和服务组织。制度组织主要负责数据治理和数据管理制度。这些组织是跨职能的,建立数据治理委员会,负责整体数据战略、数据政策、数据管理度量指标等数据治理规程问题。建立有高层领导者组成的数据治理委员会,组织跨业务部门的协调工作,规划数据治理的总体方向,并在其下设立领导小组办公室,执行数据治理计划和监督数据管理工作。不同的组织层次应该发挥不同的职责职能,建立合理的组织层次有利于快速推动数据治理工作的开展。
4、规范标准,技术规范是保障数据治理平台可持续管理的基础,随着数据量的增长、技术水平的发展,为更好的、可持续的实现数据资产的管理与应用,需要建立明确的技术规范。