什么是数据治理?

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

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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。

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

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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.数据治理工作如何精准高效趋利避害?在追求数据治理卓越的路上,我们不仅要关注机制的建设,更要激发每一位员工的潜能。鼓励员工学习考取DAMA-CDGA/CDGP数据管理知识体系证书,就是为他们提供了一把开启数据治理智慧之门的钥匙。通过系统的学习与实践,员工们能够不断提升自己的专业素养,为数据治理工作注入https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4NDA0MDkyOA==&mid=2650893321&idx=1&sn=4ec20c941076608047a46494f447f37a&chksm=8532632dcd888043e315658688bcd2b494a015815365158e0a7e24f8231c8fa351513c2bd2c2&scene=27
2.数据治理的8种方法建立有效的数据治理架构是实现数据治理目标的前提。企业需要构建清晰的数据治理组织结构,明确各层级的职责和权限。例如,设立数据治理委员会、数据管理团队及数据管理员等角色,确保数据治理策略和流程能够高效地执行。还需制定详细的数据治理政策和流程,以指导日常的数据管理工作。 https://www.fanruan.com/bw/doc/179021
3.数据治理数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。数据治理是一种数据管理概念,涉及使组织能够确保在数据的整个生命周期中存在高数据质量的能力。一个数据管家是确保数据治理流程遵循,指导执行,并建议改https://baike.sogou.com/v71808167.htm
4.数据治理是什么?企业应如何进行数据治理工作的开展?数据治理就是指在一定的组织范围内,依托制度法规、标准规范、应用实践和支撑技术对数据进行全生命周期的https://www.zhihu.com/question/526956747/answer/56731188614
5.数据治理招聘招聘数据治理人才猎聘数据治理招聘网为您提供大量的数据治理招聘信息,有超过10000多数据治理招聘信息任你选寻,招聘数据治理人才就来猎聘数据治理招聘网!https://www.liepin.com/career/shujuzhili/
6.数据治理人人都是产品经理数据治理:一个聚餐故事讲明白 “数据治理迷雾重重,聚餐故事巧解其中。” 数据治理概念抽象,难以落地,让人摸不着头脑。如何将其清晰阐释?本文将以一场聚餐为喻,深入浅出地剖析数据治理的流程与要点,让你轻松领悟。 风姑娘的数字视角 数据治理数据资产权限管理 https://www.woshipm.com/tag/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%B2%BB%E7%90%86
7.数据治理(豆瓣)《数据治理——理论、方法与实践》关注以数据为关键要素的数字经济时代背景下的数据治理问题,分为 8 章。第 1 、2 章以数据治 理基础概念作为铺垫,重点对数据、数据治理以及数据治理体系所涵盖的内容进行全面梳理,明晰数据治理的现状、趋势,并进行国内外数据治理理念与体系的比较;第3~ 7章是数据治理核心问题探讨https://book.douban.com/subject/36811154/
8.数据治理入门干货:是什么,如何做澎湃号·湃客澎湃新闻在大数据时代,企业积累的数据量不断增长,如何有效地管理和利用这些数据成为了企业成功的关键。数据治理(Data Governance)是确保数据的可用性、完整性、安全性和一致性的一系列管理流程和方法。它不仅涵盖了数据的管理,还涉及到数据的战略规划、政策制定、责任分配和数据生命周期管理。 https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_29177343
9.数据治理实践第十五期:“管”“用”结合的数据才管用德勤据中共中央国务院2020年3月30日《关于构建更加完善的要素市场和配置体制机制的意见》中第二十二条提及“加强数据资源整合和安全保护,探索建立统一规范的数据管理制度,提高数据质量和规范性,丰富数据产品”,将数据治理与应用的提到了新的政策高度。 回顾上期文章,我们介绍了如何通过“以用促治,以治促建https://www2.deloitte.com/cn/zh/pages/financial-services/articles/data-only-works-when-manage-and-use-combined.html
10.数据治理数据治理8种方法数据治理今天给大家推荐的是数据治理套路8法,个人觉得这8种方法中监管驱动法和利益驱动法是最常见的,也是一直在治,但只能局部治理的方法,未来是数字时代,必须体系构建(顶层设计)+价值驱动(利益驱动法)+技术支撑(技术推动法)+如果再有监管强制治理,就更完美了。 https://download.csdn.net/blog/column/11650811/123924221
11.什么是数据治理?数据治理到底治什么?(数据治理哪些方面?)定义:数据治理是指一套用于确保数据质量、安全性、合规性和有效利用的管理机制、流程和标准。它涉及数据的全生命周期管理,从数据的产生、收集、存储、处理、分析、应用到最终的销毁或归档,通过制定并执行一系列政策、流程、标准和角色职责,确保数据成为组织可信赖的资产。 https://www.hypers.com/content/archives/5299
12.数据治理的10个基本特征数据谱系:数据谱系是跟踪数据从其源头到其目的地的移动的能力。数据治理平台应具有数据谱系功能,允许用户了解数据的来源、如何转换以及它去哪里。 数据质量管理:数据质量对于有效的数据管理至关重要。数据治理平台应具有数据质量管理功能,允许用户衡量、监测和改进其数据质量。 https://www.ppmis.cn/a/zhishi/yingxiaotuiguang/189.html
13.数据治理“三字经”,伴君摘得“满天星”随着我国数字经济的蓬勃发展,大数据已经成为推动社会发展和企业竞争的重要资源,数据要素也被提升到了前所未有的高度。然而,面对海量的数据资源,如何高效管理和有效利用,成为众多企业亟待解决的一道难题。 数据治理“三字经”概要 数据治理“三字经”解读 《数据治理“三字经”》这首短诗虽然精炼,但却包含了大量的信息,每一https://nic.hnuu.edu.cn/10043/2023/0029384.html
14.什么是数据治理?一文介绍数据治理的意义,内容和框架数据治理是指通过合理的组织、管理和控制,确保数据的准确性、可靠性、可用性和一致性的过程。在当今数据驱动的时代,数据治理的意义越来越被人们所重视。数据治理可以帮助组织有效管理大量的数据资源,加强数据的安全性和合规性,提高数据的质量和价值,从而在竞争中取得优势。 https://www.jiandaoyun.com/fe/sjzlsjzldy/