国内大数据治理管理平台介绍

发布时间:2019.09.12来源:知乎浏览量:8次标签:数据治理

数据治理的定义是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。其最终目的是挖掘数据价值,推动业务发展,实现盈利。

我国最早意识到数据治理重要性的行业是金融行业,金融行业对数据的依赖性很强,而数据治理是数据平台建设的主要限制因素。

数据治理平台是以元数据为基础,实现数据的产生、存储、迁移、使用、归档、销毁等环节的数据生命周期管理。实现数据从源到数据中心再到应用端的全过程管理,为用户提供了准确便捷的企业资产信息。数据治理平台也包括数据标准,数据质量。
数据治理
数据治理分为四个阶段
第一阶段,梳理企业信息,构建企业的数据资产库。首先要清楚企业的数据模型、数据关系,对企业资产形成业务视图、技术视图等针对不同用户视角的展示。

第二阶段,建立管理流程,落地数据标准,提升数据质量。从企业角度梳理质量问题,紧抓标准落地。

第三阶段,直接为用户提供价值。本阶段依赖于前两个阶段的建设,为用户提供方便的获取数据的途径。

第四阶段,为企业提供数据价值。通过多种手段对多种来源的数据进行分析,形成企业知识图谱,体现数据的深层价值。

通过这4个阶段的建设,建立起全企业的数据质量管控平台,以用户为中心,由用户使用数据并通过用户的使用优化数据质量,既达到了数据治理的目标,也最大限度的发挥了数据的价值。

国内大数据软件厂商亿信华辰是专业的数据治理全生命周期产品供应厂商,从元数据、主数据、数据标准、数据质量再到数据处理、数据资产、数据交换和数据安全等数据管理全过程,亿信睿治平台是由多个产品组成的一整套解决方案,是一款面向实施人员的、智能、敏捷的数据全生命周期的管理应用平台,为企业保证了业务数据在采集、集中、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性。为企业提供一站式解决方案,打通数据治理全流程,帮助众多企业创造价值.

企业进行数据治理的最大驱动力来自数据质量,通过提高数据质量实现更多的业务价值。

睿治平台主要目的是发现并解决数据问题,通过一系列措施规范数据减少数据问题发生,整体提高数据的应用价值。将实现业务目标作为数据管理和服务的核心驱动力,优化数据架构,提升数据仓库/信息化管理系统建设,支持管理能力的提高、精细化和决策的科学性。

睿治平台的价值主要体现在:
快速汇集分散在各系统的元数据信息,降低梳理业务系统人工成本,帮助用户挖掘隐藏的数据关系网络,对数据影响范围进行全方位管控,协助企业快速了解业务相关内容。
协助企业人员梳理信息系统,解决系统之间数据变更的影响分析;
统一企业数据标准,评估标准落地情况;
发现企业系统数据问题,杜绝因数据质量不高导致的决策错误;
提炼企业各系统共享数据,防止因共享数据的差异导致的数据质量问题;
解决企业数据分散

平台架构
数据治理
各产品模块高度融合
平台融合了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、数据资产管理、数据交换管理、生命周期管理、数据安全管理9大产品,每个模块功能可互相调用,全程可视化操作,打通数据治理各个环节,同时提供各个产品模块任意组合快速解决企业不同的数据治理场景。

先进的产品设计能力
平台提供丰富对外接口,使系统具有高度灵活性、扩展性和集成能力。采用全方位、严密的安全编码加强产品安全性,对不安全的数据进行严格校验。程序具备自检、故障诊断等功能,在出现系统异常时,能得到及时、快速地进行自我修复。
(部分内容来源网络,如有侵权请联系删除)
立即免费申请产品试用 免费试用
相关文章推荐
相关主题
您点击 “提交”,表明您已理解并同意接受本网站隐私政策和用户协议