非结构化数据治理与数据中台

基于大数据引擎,通过可视化组件、托拉拽式实现数据汇聚与集成开发

指标定义、指标建模、指标固化、指标分析,一体化完成指标的落地与应用

组件化、零sql实现各类复杂报表和丰富多样的图表分析

面向业务人员,简单拖拽即可生成可视化图表

内置150+特效组件,快速打造酷炫灵动的可视化大屏,支持在线编码,拓展视觉体验至极致

搭载自然语言分析引擎,引入AI大模型技术,通过简单的对话问答实现快速数据分析

移动采集、审批、分析一站式解决移动办公诉求

一站式数据分析平台

了解ABI

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。

内置多类主数据模版,可视化实现多视角模型定义,满足复杂规则的编码自动控制

多种数据接入方式,支持不同场景的审批管控,数据版本可回溯,满足主数据的全生命周期管理

拖拽式任务设计,内置丰富组件,支持主动式、被动式分发模式

全过程质量管控,支持内置及自定义规则,提供图表式质检报告

主数据管理平台

在线模型设计,深度融合数据标准,规范数据定义

自动化元数据感知,全链路血缘提取,理清数据资源

智能化标准推荐,一键式数据落标,树立数据权威

“零”编码规则搭建,全流程质量整改,高速数据质检

规范资产目录,自助式数据共享,释放资产价值

超30+主流数据库、国产库、大数据库、文件、消息队列等接口之间极速交换结构化、非结构化数据

构建分级分类体系,动态数据脱敏,保障数据安全

全盘监控数据,决策数据周期,释放数据资源

智能数据治理平台

了解睿治

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。

结合标准体系的可视化建模工具,支持模型的正、逆向构建

拖拽式任务编排,内置丰富组件,支撑亿级数据的快速处理与迁移

具备高并发、高吞吐量、低延迟的一体化任务编排能力,可视化设计、分布式运行

提供图形化的任务监控和日志跟踪,面向运维、管理人员的完善监控体系

数据工厂系统

纯web设计器,零编码完成基本表、变长表、中国式复杂报表、套打表、问卷调查表等制作;支持年报、月报、日报,以及自定义报表期等多种数据采集报送频率

提供在线填报和离线填报两种应用模式,也支持跨数据源取数;填报数据自动缓存在WEB浏览器中,即使宕机也不会丢失

内置灵活轻便的工作流引擎,实现了用户业务过程的自动化;支持层层审批、上级审批、越级审批、自定义审批等多种审批方式

对于下级填报单位上报的数据,上级汇总单位可将其进行汇总;支持层层汇总、直接下级汇总、选择单位汇总、按条件汇总、按代码组汇总、按关键字汇总、自定义汇总等

提供数据锁定机制,防止报表数据被意外修改;支持数据留痕,辅助用户过程追溯;未及时上报的用户自动催报;所见即所得的打印输出等

提供多种类型的数据接口,可以导入EXCEL、DBF、二进制、文本等格式的数据,可以将报表数据批量输出为HTML、EXCEL、XML、TXT等格式

数据采集汇总平台

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。

采用可视化、导向式方式构建指标业务域,形成指标地图,全局指标一览在目

流程化自助式的定义、开发、维护各类指标,零建模,业务人员即刻上手

助力企业更好地查询、使用指标,提供共享、交换、订阅、分析、API接口等应用服务

指标管理平台

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。

面向业务的对话式问数,即问即答,更懂你的诉求

理解数据,洞察数据,更懂数据内容,把数据见解讲给你听

动态地分析数据特点,提供最合适的图表类型展示,让数据展现更简单

完全是颠覆做表的方式,一句话看板创建,启发式内容制作

智能化生成包含深入分析和建议的报告,复杂数据简单化,释放数据潜力

数据跃然屏上的AI大屏汇报,让数据讲述故事

海量知识,一触即达,提供更智能的知识检索服务,快速找到“对”的人

不止于工具,更是随时待命的得力助手。一声指令,为您提供即时的数据分析和决策支持

智能数据问答平台

全面覆盖数据治理9大领域,采用微服务架构,融合度高,延展性强

实现数据从创建到消亡全生命周期的可视化,也实现全角色的可视化

丰富的智能元素和功能,大大缩短数据管理周期、减少成本浪费

THE END
1.结构化非结构和半结构数据非结构化数据治理数据治理(3):结构化、非结构和半结构数据 数据作为数字时代的核心资源,不仅仅是数字的表达,还包括文字、图像、视频等形式。而从数据的组成形态来看,我们可以将数据分为结构化、非结构化和半结构化三种类型。 1结构化数据 结构化的数据是最为常见和熟悉的数据形态,具有固定的字段和类型的数据。这种数据由明确定义的https://blog.csdn.net/u013938578/article/details/135324288
2.非结构化数据怎么治理?最近遇到几个项目,都跟非结构化数据脱不开关系。老彭刚毕业的时候,做的是数据库的活儿,那都是结构化数据。后来有了hadoop技术,可以用来处理物联网、互联网的半结构化数据。真正做非结构化的场景还是比较少的,大多是在项目中选取一两个点给意思意思一下。https://www.niaogebiji.com/article-139650-1.html
3.非结构化数据治理:策略与实践非结构化数据治理:策略与实践 2024/06/26够快云库行业干货 在当今信息时代,非结构化数据已成为企业运营的重要组成部分。据统计,非结构化数据占所有数据量的80%以上,包括文本、图片、音频、视频等多种格式。然而,由于其多样性和复杂性,非结构化数据的管理和治理成为企业面临的重大挑战。本文将探讨非结构化数据治理的https://www.gokuai.com/press/a546
4.非结构化数据治理与数据中台非结构化数据治理与数据中台 在这个数字化时代,数据无处不在,它们构成了我们理解和分析世界的基础。在众多的数据类型中,结构化数据和非结构化数据是最常见的两种形式。 什么是结构化数据? 结构化数据是指那些以固定格式或模式存储的信息,通常可以被快速检索和处理。这类数据最典型的例子就是数据库表格中的信息,例如https://www.zzydjt.cn/article/detail/c40b52cff930a6b96c887aba4a1abb1c
5.电网企业加强非结构化数据治理为业务工作赋能国网大数据中心遵循公司数据发展战略,以充分发挥数据作用、驱动企业数字化转型为目标,按照“基于中台、统筹推进、统一纳管、安全共享”的工作原则,把核心非结构化数据资源汇聚至数据中台,形成全生命周期和全业务系统端到端非结构化数据治理思路,建立从非结构化元数据体系研究与数据资源目录构建到非结构化数据协同治理的工作https://m.bjx.com.cn/mnews/20221122/1270565.shtml
6.全域数据治理:结构化数据非结构化机器数据治理及十大关键全域数据治理的十大关键:组织出于各方面原因采用全域数据治理方式,选取一种有效且适用于组织的治理模型,可以使数 据在访问性、可信度、可理解性及保持活跃度得到提升,将会带来以下十大关键价值: 1、对于监管和法规遵从,全域数据治理能力非常关键 全域数据治理通过建立和遵循数据质量标准,降低了风险以及不正确决策(基于错误https://maimai.cn/article/detail?fid=1742195006&efid=hNFnQfwODTy21xhheMkR6g
7.如何在数字化时代有效管理非结构化数据?本文将探讨在数字化时代有效管理非结构化数据的方法和策略。通过对非结构化数据管理的挑战和需求进行分析,提出了一系列解决方案,包括数据存储、数据安全、数据治理等方面。同时,本文还将介绍一些非结构化数据管理的工具和技术,帮助企业和组织更好地管理和利用非结构化数据。最后,本文将推荐 Filez 企业网盘作为一种有效的https://www.filez.com/news/detail/a404d0026f199851fc7ddf605d7ccd3f.html
8.非结构化数据治理平台构建专属的非结构化数据治理平台,对个人、群组、部门、院级和校级资源提供安全可靠、可拓展的资源治理和服务,实现数字资源的汇聚、管理、哟展示检索和应用,有效解决教学和日常工作中数字资源的资源创建、安全保存、快速查找、便捷分享和数据沉淀等问题。 非结构化数据治理平台解决方案 https://www.uwaysoft.com/official-2/product/CP12.html
9.非结构化数据管理专家基于文件云实同统一文件平台硬件和网络管理、统一存储管理、实现数据存储生命周期管理,大幅度节省投入和运维 07 安全部门 基于文件云实现非结构化数据资产安全治理&统一安全管控 08 软件开发中心 基于文件云非结构化中台内容存储、内容计算、内容安全相关API 二次开发, 大幅度降低应用开发成本 https://www.linkapp.cn/products/42/0
10.大数据的数据治理与应用嘲大数据技术在技术层面、业务层面都有十分重要的应用价值在技术层面:大数据技术可以应用于非结构化数据的分析、挖掘,大量实时监测数据分析等,为管理系统、综合信息平台等建设提供技术支持;在业务层面:大数据技术可以提供辅助决策和科研支持,向管理者提供管理辅助决策、行业监管、绩效考核支持。 https://www.51cto.com/article/680957.html
11.人工智能技术在群聊类数据分析中的探索群聊数据包含的信息形式丰富多样,主要包括文字、语音、图片、视频等非结构化数据。这些数据呈现出碎片化、多样化、即时性强等特点,反映了参与者丰富的交流内容和形式。具体而言,群聊数据的特性包括: 1.文字消息 文字消息是群聊中最常见的形式,包括用户之间的文字交流、表情符号、网页链接等。 http://www.51testing.com/mobile/view.php?itemid=7800371
12.ECM文档云鸿翼产品中心非结构化数据治理体系是构建完善、共享、统一管理非结构化数据环境的基本保障和重要组成部分,是把非结构化作为资产来管理的有效手段。通过确立一系列岗位角色和相应的责任及管理流程,保证了非结构化数据在协作、采集、存储、流转、服务、洞察等应用整合过程中的完整性、准确性、一致性和时效性。 企业进行大数据治理的最http://www.sharesvc.com/index.php?c=show&id=63
13.智慧政府管理系统基于天润智力低代码、中台技术架构,整合政务信息化管理、业务与技术,构建智慧政府信息化运行的新机制、新平台、新模式,推动跨部门协调,提高服务效率,打造数据驱动决策闭环,提升政府现代化治理能力。 立即咨询 智慧党建 1000 + 客户案例总数 600 + 政府客户数 300 + 企业客户数 100 + 行业客户数 解决方案 智慧https://www.cnet99.com/gov/
14.分享文档结构化标注平台的集成实践sylwl09356. 知识图谱构建:通过NLP技术对非结构化数据进行实体识别、关系抽取等操作,构建知识图谱,为智能推荐、决策支持等应用提供数据支撑。 综上所述,航天总体设计单位的数字化建设已取得显著成果,但仍面临非结构化数据治理难度大的挑战。以下内容,笔者将结合在航天总体设计单位的实际非结构化数据处理项目经验,对航天总体单位在https://www.cnblogs.com/lwllwl/p/7530003.html
15.爱数基于银河麒麟操作系统的非结构化数据中台解决方案随着数字化进展的持续推进,非结构化数据剧增,非结构化数据占存储数据总量的 80%,占业务数据增长量的90%,并且呈现出巨量、分散、异构的特征,管理难度巨大。如果按传统信息化建设的方式,都难以形成有效的数据整合、治理以及复用数据能力驱动业务,因此对非结构化数据而言,建设业务、数据、技术为一体的融合式中台是最佳方案https://www.kylinos.cn/index.php/solution/industry/common/data/240.html
16.《DAMADMBOK2》读书笔记第9章文件和内容管理信息治理参考模型 IGRM:展示信息治理与其他信息功能的关系。P258 见下图 非结构化数据的增长速度远远快于结构化数据。管理非结构化数据需要数据管理专员与其他数据管理专业人员、档案管理人员的有效合作。P258 定义高质量的内容需要了解它生产和使用的背景: 1)生产者。https://www.jianshu.com/p/fa34d269374b
17.大数据时代企业须打好信息资源整合攻坚战近年来,企业产生的数据量呈指数级增长,信息资源爆炸式激增,其中非结构化的数据信息达到85%左右,传统的信息资源管理技术已经无法应对大数据时代的挑战。大数据技术和其他大数据工具与设备的出现,以及云计算数据处理与应用模式的广泛运用,为企业处理日益增长的海量非结构化数据提供了高效、可扩展的低成本解决方案,弥补了传统https://yichun.dbw.cn/system/2015/08/13/056748038.shtml
18.1.5分钟DataWorks产品入门学习笔记4、非结构化存储 OSS、FTP、多媒体文件 5、NoSql HBase、OTS、MongoDB 六、DataWorks 全链路数据开发平台 针对不同的引擎有不同的 Studio,Studio 中有非常多好用的功能帮助完成全链路数据开发,通过数据服务对接大屏或者AI报表系统。 七、DataWorks 离线数据开发-Data Studio 在数据开发中,核心是离线数据开发,Datahttps://developer.aliyun.com/article/1077369
19.武平县公安局第九期公共安全视频监控建设项目货物类采购项目附件根据实际需求,本期规划新建带微卡及结构化高清摄像机,在满足传统道路监控需要的同时,同时具备机动车、非机动车的抓拍和信息提取,主要用于城市道路等治安点及重点治安地段的全天候实时监测与记录,结合高清摄像机的高清晰图片特性,使抓拍效果得到质的提升;本期规划新建高清治安卡口点,该系统是一种标准的智能治安卡口系统,http://zfcg.longyan.gov.cn/upload/document/20211027/8f239fdf66564012af5845ec4fa0aa9b.html
20.行政管理论文15篇3.2对非结构化和半结构化数据的采集与应用 缺乏技术支撑像图像摘要技术、互联网搜索拦截技术、图像识别技术、磁盘恢复与解密技术、数字认证技术等非结构化和半结构化的应用和数据,在工商系统既无采集也无积累。由于没有充足完整的数据信息量做支撑,工商信息化还处于相对简单和小规模的阶段,依托海量数据或大数据的深度挖https://www.ruiwen.com/lunwen/6220159.html
21.海康威视:2023年年度报告股票频道智能物联领域存在大量的非结构化数据,数据规模巨大、信息密度低。 为此,海康威视从数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据治 理、数据安全、数据应用等相关大数据技术维度入手,逐步夯实大数据 基础架构,建立起一整套完善的大数据技术体系,以更好实现智能物联 https://stock.stockstar.com/notice/SN2024041900050978.shtml