数据太多、太乱、太差?你需要这样一套数据治理工具

发布时间:2021.07.16来源:亿信数据治理知识库浏览量:89次标签:数据治理

古人云:“无规矩不成方圆”,企业因历史原因在发展过程中汇集到数据平台的数据多、乱、差,缺乏标准、规范、治理的数据已经失去了使用的价值。为了规范数据处理过程,凸显数据业务价值,需对数据进行综合管理,构建标准化、流程化、自动化、一体化的数据治理体系,确保数据架构规划合理、数据加工条理清晰、数据处理可管控、数据知识可传承。


工欲善其事,必先利其器


在实践工作中发现,数据治理工作是结合了业务、技术、流程、组织架构、专业人员和专业方法的各项工作的集合,这些工作很大程度上依赖于各类数据治理工具来实施落地。正所谓好的工具是成功的一半,一套好的数据治理工具,足可以使数据治理工作事半功倍。


在技术落地层面,需要自下向上推进,从实际内容来看,数据治理是一套工具集。亿信华辰结合十几年大数据技术经验,打造了一套完善、通用的的数据治理工具睿治数据治理平台,包括数据集成、数据交换、实时数据计算、主数据、数据标准、数据质量、数据集成、元数据、数据交换、数据资产、数据生命周期和数据安全十大功能模块,去帮助企业规范的定义与加工数据、清晰的管理数据、安全的应用数据。

      

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△睿治产品架构图


睿治平台流程上从下至上主要分为以下几层:


数据源层:客户的各类业务数据来源,包括OA、ERP、CRM等业务系统数据、社交媒体、互联网等外部数据。 


数据存储层:业务数据到数仓到数据中心等流转过程中的数据输入输出,支持百亿级数据实时计算存储。 


数据整合层:通过数据集成、元数据管理数据标准管理数据质量管理等实现数据高质量高标准整合。 


数据服务层:基于整合层数据,通过数据交换、主数据管理、数据资产管理,实现数据数据资产的无障碍共享和多渠道应用。 


数据应用层:主要通过平台便捷的应用功能,从而改善决策支撑、缩减管理成本、降低数据风险、提升数据价值,并提供数据公开等。


作为数据治理领域的领军者,睿治数据治理平台究竟有何不一样?


VIP策略,打造数据治理最佳实践


Visualization可视化

数据全生命周期的可视化管理


睿治数据治理平台为管理人员、技术人员、业务人员等不同角色人员提供数据从创建到消亡整个生命周期的可视化服务,包括治理过程可视化和治理结果可视化,实现数据治理的全角色全流程可视化管理。


睿治平台以人人都会数据治理为目标,数据治理的每一个流程步骤无需代码输入,全流程可视化点选拖拽,并同步提供治理结果可视化展示,科学管理数据的同时提升数据管理效率,降本增效。


例如睿治的数据生命周期监控页面,就是将平台用户在数据治理各业务领域的治理成果以可视化界面统计出来,能让用户快速了解企业系统中在线、近线、离线、销毁的数据量各有多少,可通过不同归档期限统计归档的数据量占比,同时提供归档预警,了解哪些表数据量较大,可能需要归档等统计信息等等。

       

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△元数据管理监控


Intelligentization智能化 

融合AI技术简化实施过程


数据治理是一个非常耗时耗力的工作,手工方式的代价和人力成本太高了,需要选择更智能化方式来实现大数据治理的工作。充分考虑到数据治理高复杂性的特点,睿治数据治理平台不断融合AI新技术,力求通过智能化管理来简化数据治理实施过程,大大地解放技术人员,帮助企业实现更高效的数据治理,远离“数据黑洞”。


1、智能化元数据服务

睿治平台支持全自动元数据采集和关联,实现元模型智能化应用,提供图形化元数据分析视图。


2、智能化探查数据质量

睿治平台内置数理统计算法、绑定机器学习算法,实现自动探查数据质量,同时支持智能修复。


3、智能化构建数据标准

睿治平台支持智能化映射及落标,形成的数据标准和业务数据双向评估。


4、智能化识别主数据

睿治平台自动识别主数据,帮助重复数据自动匹配和合并,构建完整的主数据视图。


Platformization平台化 

十大产品模块功能互通


众所周知,数据治理工作的各类问题,并不是独立存在而往往是相互关联的,比如元数据、数据标准管理与数据资产、数据安全、数据质量管理相互联系,动此及彼。欲解决这些问题,睿治数据治理融合数据集成、数据交换、实时计算存储、主数据、数据标准、数据质量、数据集成、元数据、数据交换、数据资产、数据生命周期和数据安全十大模块,可基于政企用户不尽相同的发展现状,选择性单独或组合使用,快速匹配数据治理的各类场景应用。


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平台化还体现在,可基于高扩展性系统集成接口无缝对接数据应用系统,让治理后的数据更快的服务于业务,一站式解决数据应用问题,驱动业务价值。


最后,作为目前国内功能最全的数据治理产品,睿治数据治理平台完全覆盖了数据治理十大领域,平台采用微服务架构,既可以和企业已建系统高度融合,也可以随着未来信息化发展而无限延展。


结语:数据治理平台工具,旨在满足数据治理政策要求,达到最终管理目标:逐步提升数据质量,力争确保数据安全管控,不断发掘数据资产价值,实现政企可持续发展。


路漫漫其修远兮,吾辈将上下而求索。

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