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:230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 免费试用
相关文章推荐
  • 数据治理中,如何做好数据清理与归档

    数据治理中,如何做好数据清理与归档

    传统上,数据的清理和归档属于DBA的职责,随着企业数字化转型、数据治理工作的推进,这项工作也被纳入了数据治理工作的重要内容。数据团队定期……查看详情

    发布时间:2021.06.24来源:亿信数据治理知识库浏览量:181次

  • 大数据技术学习,深度挖掘大数据的现状分析

    大数据技术学习,深度挖掘大数据的现状分析

    企业级技术 = 艰苦的工作 其实大数据有趣的是它不是直接可以炒作的东西。 能够获得广泛兴趣的产品和服务往往是那些人们可以触摸……查看详情

    发布时间:2019.03.20来源:亿信华辰浏览量:201次

  • 2025年大数据分析发展的预测

    2025年大数据分析发展的预测

    全球每天的互联网搜索、点击、分享、喜欢和刷卡都会产生大约2 5艾字节的数据。这仅仅是由于物联网推动的。IDC公司预测,到2025年数据量……查看详情

    发布时间:2019.03.07来源:亿信华辰浏览量:134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:174次

  • 为什么企业架构需要成熟度模型

    为什么企业架构需要成熟度模型

    跑步之前走路。我们已经听过一百万次了,引用了几乎同样多的不同学科。然而,由于时间有限,想要快速完成任务往往是人性。然而,就像我们的第一步……查看详情

    发布时间:2019.02.26来源:亿信华辰浏览量:177次

  • 五大数据治​​理用例和驱动因素

    五大数据治​​理用例和驱动因素

    随着数据应用程序的增长,数据治理用例也在增长。而传统的,仅限IT的数据治理方法Data Governance 1.0已经为协作的企业级数……查看详情

    发布时间:2019.01.25来源:亿信华辰浏览量:228次

  • 数据与数据治理两个基本概念

    数据与数据治理两个基本概念

    数据治理这项基础数据能力的重要性越来越多突出。2017年4月22日,中国数据标准化及治理奖实践奖的现场评审在清华大学成功举行。……查看详情

    发布时间:2018.11.30来源:御数坊浏览量:157次

  • 浅谈银行的数据治理有哪些问题

    浅谈银行的数据治理有哪些问题

    企业数据治理的实践来看,目前在数据标准化这块落地也存在很大的困难,虽然现在有些企业在数据标准整理上已经基本上有了一个完整的标准,也存在标……查看详情

    发布时间:2020.02.21来源:知乎浏览量:151次

  • 2019年数据保护政策趋势展望

    2019年数据保护政策趋势展望

    在全球数据保护法律政策中,欧美仍将扮演引领性角色。欧盟“e-PR”或带来更严格规制。美国联邦与地方隐私立法互补。……查看详情

    发布时间:2019.02.19来源:亿信华辰浏览量:151次

  • 大数据时代地方政府大数据治理战略

    大数据时代地方政府大数据治理战略

    全球各地的组织正在投资于能够以先前无法想象的方式容纳和处理数据的系统。在某些情况下,企业甚至会根据这些新系统重新构建现有的IT环境。这些……查看详情

    发布时间:2019.08.15来源:浏览量:135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