可量身定制的数据治理平台

发布时间:2019.11.22来源:CSDN浏览量:536次标签:数据治理

在大数据浪潮下,大数据平台建设如火如荼,大数据平台建设本质上是数据的建设。由于数据量逐渐庞大导致的一系列问题,使很多用户意识到数据治理的重要性,因此数据治理也逐渐在各行业大数据平台建设中引起极大的关注。

目前大数据平台的突出问题主要体现在数据结构、网络环境的复杂性以及数据不准不全、不深不细、数据应用场景缺失、数据标准不一致等方面。针对上述问题,亿信华辰软件有限责任公司完全自主研发的一站式综合数据治理整体解决方案,是一款面向全用户角色的、智能的、敏捷的数据全生命周期管理应用平台。睿治平台摆脱了传统的一个问题一个工具的局限性,实现了数据治理场景全覆盖,九大核心模块:元数据、数据标准、数据质量、主数据、数据资产、数据安全、数据交换、数据处理、数据生命周期等,所有模块可自由组合,并支持本地或云上使用,全面满足客户各类治理需求。



亿信睿治作为国内少有的覆盖数据全生命周期的数据治理平台,全界面操作,“零”表达式治理,极高的易用性,可高效便捷完成数据从创建到消亡的全过程的监控和治理。一站式数据统一管理,保证了企业的业务数据在采集、汇总、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,从而帮助客户建立起符合自身特征的数据架构和数据治理体系。可根据用户的需求量身定制。

数据治理

睿治始终站在国内顶尖梯队,广泛应用了MQ、分布式计算、zookeeper等最新技术。同时引领国内行业发展趋势:

1、数据质量自动探查,内置常规数理统计算法支持绑定机器学习算法;

2、数据关系智能构建,基于存储过程、sql、数据库定义,自动理解数据之间的关系;

3、资产目录主动感知,活化更新等先进技术,确保成为当之无愧的领头羊。 

睿治具备难以超越的核心竞争力:

1、睿治各模块高度融合,各功能可互相调用,全程可视化操作,打通数据治理各环节;

2、先进的产品设计理念,充分依照国际规范、标准,具有国内先进水平;3、丰富的项目实践经验,深耕大数据领域十多年,着眼于打造数据全生命周期的智能化产品线;

4、专业的服务保障团队,遍布全国,及时响应。 

睿治平台致力于打造“平台化、可视化、智能化”数据治理解决方案。

1、架构统一,基于全新Spring Boot+EUI开发,微服务架构,延展性强;

2、全界面操作,“零”表达式治理,实现治理全过程可视化,全角色可视化;

3、内置智能算法,多场景自动化、智能化治理。 

睿治的通用扩展性之高,广受好评。平台基于各行业数据共性,采用成熟模块化设计理念,实现各模块功能各行业应用场景普遍适用;平台功能全面,灵活组装,可对数据从创建到消亡全过程监控和治理;平台提供丰富的服务接口,内置脚本支持,全面满足集成、扩展需要。 



数据治理不是一个临时性的行为,而是一项基础性的工作,需要从战略上落实,从上到下进行推动,进而使数据创造更多价值。下一步,亿信华辰将以数据安全为基石,提供高附加值数据服务,持续打造具有定制化特色的数据治理平台,为数据建设保驾护航,构筑稳定之基。
(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 预约演示
相关文章推荐
  • 大数据治理:数据问题的全面解决之道

    大数据治理:数据问题的全面解决之道

    当今的大型企业,内部分工日趋细化,采购、服务、市场、销售、开发、支持、物流、财务、人力等各个环节,无不每时每刻产生着大量的数据。数据的格……查看详情

    发布时间:2018.12.20来源:人民邮电浏览量:655次

  • 大数据:产业链条将更为完备

    大数据:产业链条将更为完备

    2018年,我国大数据产业呈现健康快速发展态势,包括大数据硬件、大数据软件、大数据服务等在内的大数据核心产业环节产业规模有望达到5700……查看详情

    发布时间:2019.02.20来源:亿信华辰浏览量:385次

  • 数据治理与数据质量的关系

    数据治理与数据质量的关系

    单纯从数据层面来看,数据体系包括治理、管理和应用三个部分。治理是负责解决人与人之间的事,管理负责各个职能领域,应用则是价值的实现。不讨论……查看详情

    发布时间:2018.11.29来源:知乎浏览量:464次

  • 构建金融大数据标准体系的意义和目标

    构建金融大数据标准体系的意义和目标

    随着政府职能的逐步简政放权,标准作为辅助行业管理、规范行业发展、形成规模化效应的重要手段,将在社会治理体系中发挥更重要的作用。为顺应形势……查看详情

    发布时间:2019.12.27来源:CSDN浏览量:403次

  • 2021金融数据治理的趋势

    2021金融数据治理的趋势

    金融数据治理逐渐体现出了目标双核化、结果资产化、手段科技化的特点,并且具有了生态治理、标准治理、中台治理的数据治理趋势。……查看详情

    发布时间:2021.05.18来源:亿信数据治理知识库浏览量:455次

  • 为正在进行的数据治理提供资金

    为正在进行的数据治理提供资金

    我们不会在这里更详细地讨论这些选项; 它们遵循与为数据治理计划的设计提供资金时所讨论的相同的一般模式。但是,值得注意的是,使数据治理依赖……查看详情

    发布时间:2019.03.18来源:亿信华辰浏览量:425次

  • 数据质量管理策略-从产生数据的源头开始抓

    数据质量管理策略-从产生数据的源头开始抓

    为了改进和提高数据质量,必须从产生数据的源头开始抓起,从管理入手,对数据运行的全过程进行监控,密切关注数据质量的发展和变化,深入研究数据……查看详情

    发布时间:2019.12.27来源:CSDN浏览量:485次

  • 数据标准化的难题

    数据标准化的难题

    数据标准好制定,但是数据标准落地相对就困难多了。国内的数据标准化工作发展了那么多年,各个行业,各个组织都在建设自己的数据标准,但是你很少……查看详情

    发布时间:2019.12.20来源:知乎浏览量:362次

  • 金融业的数据治理重要开端:数据流入

    金融业的数据治理重要开端:数据流入

    随着科技的发展,当今社会已经进入到了信息时代的下一阶段,“数据时代”,大数据成为了众多行业的风口,数据自然而然便……查看详情

    发布时间:2019.01.04来源:尼锅浏览量:513次

  • 如今企业面临哪些数据湖管理挑战?

    如今企业面临哪些数据湖管理挑战?

    成功的数据治理方案涉及部署策略、标准和流程,以在整个企业中有效正确地利用高质量数据。如果你的企业具有数据湖环境,并希望从中获得高质量的分……查看详情

    发布时间:2020.04.02来源:知乎浏览量:367次

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