国内数据治理系统全面介绍

发布时间:2019.09.19来源:知乎浏览量:94次标签:数据治理

随着大数据技术的飞速发展,大数据已经融入到了各行各业,为了能让各企业的数据资产得到充分的利用,数据治理非常重要,如今数据治理已经逐渐成为了政府企业进行智能化决策的重要手段,数据治理可以帮助企业提高数据质量,并帮助企业针对现状制定有效的策略。目前做数据治理的公司亿信华辰拥有全面完整解决方案

亿信华辰通用数据治理方案如下:
大数据治理与管控平台
数据治理
大数据治理解决方案以协助企业实现业务目标作为数据管理和服务的核心驱动力,基于覆盖数据全生命周期的数据治理平台,九大模块,灵活组装,实现快速发现并解决数据问题,并通过一系列措施规范数据,减少数据问题发生,整合企业共享数据,提高数据使用安全性,全面提升数据的应用价值。

大数据治理方案立足于各行业数据共性,提供通用的标准化工具和服务,实现优化数据架构,提升数据仓库、信息化管理系统建设,支撑更高层面的数据应用,支持管理能力的提高、精细化和决策的科学性。

元数据管理平台
元数据管理
当前各行业信息化水平正在全面提升,业务系统庞大且复杂,数据的业务逻辑越来越难以梳理,系统内也出现大量的无用数据和资源,基于这类现象,构建元数据管理平台可有效解决以上问题。平台通过元数据管理工具自动采集元数据信息,协助梳理业务系统,通过元数据分析,了解数据之间的影响、血缘分析,帮助用户了解数据关系和脉络。

元数据管理平台可更加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,协助客户快速了解业务相关内容。

数据标准管理平台
随着信息化建设的不断深入,企业和机构内部系统逐渐变得多而乱,各系统间往往存在数据不一致的问题,如基础数据标准不统一、业务指标口径不一致等,这很多是由于缺乏数据标准和规范导致。数据标准管理平台提供了一套完整的数据标准管理流程及办法,通过一系列的活动,统一的数据标准制定和发布,结合制度约束、系统控制等手段,有效消除数据的不一致性。

数据标准管理平台为企业建立统一的数据标准,对加强数据管控,提高数据质量、提升信息数据管理和应用水平等工作都具有重要作用。

数据质量管理平台
数据质量管理
数据质量问题正越来越受到各方的重视,低质量的数据会让许多预期需求无法实现、造成决策失误,并且会导致更多后续错误。数据质量问题产生的因素有多个方面,如:设计问题、传输和使用问题、操作问题等方面。数据质量管理平台提供13种质量检查规则,可覆盖大部分数据质量问题场景,实现质量问题自动检查,自动生成质检报告,协助客户完成质量分析、质量整改、质量监控,全面提升数据质量。

数据质量管理平台可以有效提升数据整体质量,防止同类问题的重复发生,从而更好地为客户服务,提供更为精确的决策分析数据。

 一体化大数据中心
在商务智能分析领域,多源数据的存储、整合是数据分析应用的基础,一体化大数据中心根据数据的明细粒度和使用分析,通过数据的抽取、清洗、转换、加载等操作,建立从贴源的ODS层、汇总层到集市层,使得企业可基于数据集市建立数据分析应用。

一体化大数据中心实现了企业异构数据的集成,按照分析主题重组数据,可建立一个完整的、面向企业的、一致性的信息视图,全面支撑企业海量数据分析、数据展现等各类业务。
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