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数据治理

data governance

数据治理

数据治理平台帮助企业更好的管理数据资产,集合IT技术人员、系统运维人员、业务用户共同优化企业数据资产。数据治理覆盖整个数据生命周期:产生、流转、加工、使用、销毁,数据治理平台提供全链路的数据管理功能。

Data governance system

数据治理体系

一个架构完整的数据治理体系,为企业提供数据治理事先筹划协同、过程中具体功能实现、事后评估优化的参考模型,将大大提高数据治理的成功率。

数据治理

融合元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、主数据管理、数据交换管理、数据资产管理、

数据安全管理、数据生命周期管理等九大产品模块,打通数据治理各个环节,九大产品模块可独立或任意组合使用,快速满足政府、企业各类不同的数据治理场景。

Why data governance?

为什么需要数据治理?

各行业的信息化发展和建设水平并不均衡,甚至有的行业是刚刚起步。但是,不论是金融行业、通讯行业、地产行业、传统制造业以及农业,其信息化的发展基本都遵循了“诺兰模型”。 企业信息化大致经历了初期的烟囱式系统建设、中期的集成式系统建设和后期的数据管理式系统建设三个大的阶段,可以说是一个先建设后治理的过程。

01

数据质量层次不齐

02

数据交换和共享困难

03

缺乏有效的管理机制

04

存在安全隐患
Application scenarios

应用场景

知识共享

统一企业内技术和业务语言,保证技术人员与业务人员的通畅沟通,实现数据知识在企业内的共享

热线支持

建立企业内部的数据应用服务热线,向用户解释指标逻辑和数据来源

问题稽查

用于数据问题稽查,便于查找问题源头

涉众分析

进行程序修改时,进行涉众分析,快速圈定影响范围

存储管理

清晰掌握数据的使用和分布情况,对无用数据进行周期清理,提供决策信息

数据安全管理

控制,监控审计用户对数据的访问,保证数据被安全使用

数据治理

建立企业间数据标准,稽核数据质量问题,持续改进数据质量

Data governance features

数据治理特色

助力构建数据质量规则库

内嵌多种规则,能够覆盖目前项目数据质量相关问题,可由实施工程师在图形化界面上根据业务需求配置

灵活定义多模型质检方案,性能高效

多点监测,多模型质检方案,高效调度,并发和串行处理相结合。

提供图文并茂的质量检查结果报告

内置常规质检分析报告,实时可视化呈现质检结果

platform

六大治理平台

智能数据治理平台

融合元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、主数据管理、数据交换管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理等九大产品模块,打通数据治理各个环节。

数据质量管理平台

图形化操作界面,全程零编码:采用全导航交互式设计界面,技术门槛低。使得非技术用户也能对定义过程和定义结果一目了然。

元数据管理平台

可扩展元模型,满足不同管理需求:元数据的应用都基于元模型。元数据管理平台中的元模型支持CWM(公共仓库元模型)规范的同时,采用多种方式简化元数据维护的复杂性。

数据交换管理平台

多场景适用:支持多种数据项目类型如数据迁移、数据同步、数据集中、数据共享、数据仓库等。多种交换策略,定时推送、一次性交换、主动抽取、订阅等,满足实时、离线数据交换需求。

数据标准管理平台

大数据治理规范平台:协助大数据平台建立之前制定统一规范数据标准,实现企业大数据平台数据的完整性、有效性、一致性、规范性、开放性和共享性管理。

主数据管理平台

无缝对接各类业务系统:支持多种主流关系数据库及大数据库:Oracle、MySQL、DB2、PetaBase、Hive等,可直接从业务系统汇集数据。

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