数据资产梳理及数据标准建立
数据资产梳理
对业务信息系统数据资源进行清点盘查,形成数据资源目录,对企业数据资产进行定义和分类,梳理和识别企业整体或所在板块产业运营的关键数据资源。
数据标准建立
对信息资源进行统一梳理、分类编目、划分主题,输出数据调研报告,并制定所涉及数据的数据标准,反馈所涉及数据的数据质量情况。
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。
智能数据问答平台
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各类信息系统分散建设、不能互通,数据关联性不足,难以共享。
数据缺乏标准,数据使用质量差,系统变更影响分析困难。
企业数据资产无法集中管理和展现,资源无法得到高效的使用。
利用数据资源中心进行数据采集整合,并形成各种主题服务,将数据采集、处理、报送等环节自动化、规范化,减少人工干预、降低数据出错的概率、提高数据报送质量。
利用智慧水厂系统的水质管理模块在线及时获取企业正检测的数据,与水厂监控数据进行对比分析,解放人力资源,提高工作效率,使数据发挥更大的价值。
对业务信息系统数据资源进行清点盘查,形成数据资源目录,对企业数据资产进行定义和分类,梳理和识别企业整体或所在板块产业运营的关键数据资源。
对信息资源进行统一梳理、分类编目、划分主题,输出数据调研报告,并制定所涉及数据的数据标准,反馈所涉及数据的数据质量情况。
对涉及到的系统存量数据按照业务模型进行抽取采集。
通过ETL工具实现数据按标准化转换和清洗,形成统一规范。
实现对信息系统涉及的增量数据按照设定自动持续入库。
保证秒级数据的入库存储,同时提供实时处理架构。
将实时数据以接口服务或实时数据快照表向外提供。
按照数据标准,设计建立全量原始库(ODS)和业务主题库(DW)。
对各库进行定期校验,强化数据库的规范性,并反映数据历史变化。
可通过图形化界面管理配置数据的输入输出接口、导航查询数据目录主题,种类分布等。
针对资源目录的管理结果,实现对数据资源的总体状况、分布、信息量统计等的展示。可快速调用各管理工具菜单操作。
包括元数据管理、数据标准管理、数据资源目录管理、数据汇聚管理、数据质量管理和数据核检预警等功能模块,形成数据全方面治理体系。
内置丰富的分析和展示组件、布局模板,通过图形化拖拽方式设计分析的维度、样式,可实现各种与分析模板的融合分析及结果导出。
配合实时数据架构、数据服务及数据采集传输等组件,构建多种方式、形态的数据服务。
提供编程服务接口、标准数据库访问接口等方式供数据管理者对数据进行配置及发布。
搭建企业级数据库,汇集不同来源、不同种类结构的海量数据,根据逻辑进行融合;最终实现数据的集中存储,改变系统数据的条块分割现状,从而打破数据孤岛和信息烟囱。
规范的库表命名,对库表进行了主题分类,在管理数据的时有助于对数据有一个更加清晰的掌控,能通过表名了解表中存储数据的类别。
数据的存储和管理数据最终目的是实现数据价值,数据资产将数据作为一项资产,并通过一个持续和动态管理过程,使数据资产为集团数字化转型提供源源不断的动力。
数据资产应用建立,使得业务人员在获取数据上更加简便,能够自助通过申请应用数据来进行简单拖拽指标进行数据分析,可通过申请多项有用资产进行数据分析展示;资产应用的建设为业务创新提供新的可能性。
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