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全程“零”編碼,高效實現主數據模型、主數據維護、主數據分發、主數據質量的全過程管理,為企業主數據管理落地提供有效支撐,實現各業務系統間的主數據共享,保障企業主數據的唯一性、準確性、一致性。
覆蓋數據建模、采集、處理、集成、共享、交換、安全脫敏于一體,一站式解決數據開發所有的問題。
統一指標定義,實現“一變多變、一數多現”的數據管理效果,為企業提供強有力的數字化保障和驅動效應。
企業級智能體平臺,低門檻搭建智能體,靈活編排流程,融合 LLM 實現“問數”、“問知識”
面向企業級數據資產交易運營場景,助力企業實現數據資產的價值挖掘、升值和資產變現。
時間:2019-03-18來源:億信華辰瀏覽數:645次

數據治理和數據管理這兩個術語有時可互換使用,但實際上存在差異。數據治理將跨職能團隊聚集在一起,以制定相互依賴的規則或解決問題或為數據利益相關者提供服務。這些跨職能團隊 - 數據管理員和/或數據管理員 - 通常來自業務部門。他們制定了IT和數據組在建立架構,實施自己的最佳實踐和滿足要求時將遵循的政策。數據治理可以被視為使這項工作的整個過程。
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什么,然后是數據管理?
數據管理涉及處理不屬于管理員本身的數據資產。數據管家代表其他人的關注點。有些可能代表整個組織的需求。其他人的任務可能是代表一個較小的選區:業務部門,部門,甚至是一組數據本身。
在一些組織中,Data Stewards是利益相關方團體的高級代表。作為數據管理委員會的成員,他們召集會議決定數據資產的處理方式。但是,在其他一些組織中,Data Stewards獨立運行,確保規則和控制適當地應用于數據。
以問責制為重點的數據管理定義是“確保數據相關工作根據通過治理建立的政策和實踐來執行的一系列活動。”
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全面覆蓋數據治理9大領域,采用微服務架構,融合度高,延展性強
實現數據從創建到消亡全生命周期的可視化,也實現全角色的可視化
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