业务挑战
业务
挑战
数据不标准：
数据不标准：
存在大量编码不规范、格式不正确、含义不清晰的数据，数据难以被利用
数据成孤岛：
数据成孤岛：
跨业务流、跨架构和跨系统的数据关系混乱，导致数据资产相互割裂
数据质量差：
数据质量差：
业务系统建设“重功能轻数据”，数据噪音多，质量低，导致质量参差不齐
数据难溯源：
数据难溯源：
业务数据出现问题时，定位和解读数据要消耗大量的人力和时间
数据不安全：
数据不安全：
数据存储、数据共享、备份机制不健全，存在敏感信息泄露的风险
数据应用难：
数据应用难：
对已有的大数据开发应用困难，共享集成和数据分析的成本非常高
方案架构
方案
架构
全链条应用场景解决方案，支撑企业敏捷运营; 上下游业务环节的相互协同，提高各流程数据应用效率
数据可得：
告别手动下载整理数据，数据连接自动化，运维低成本
数据可用：
实现业务主数据治理，让数据资产转换为业务价值
数据可视：
标准场景分析看板，释放可视化设计精力，有限的时间投入业务分析
业务易用：
贴合业务场景，无需技术背景，业务人员亦能快速开启分析
数据治理产品能力
数据治理
产品能力
涵盖了元数据、数据架构、数据安全等能力10大核心模块从数据规划、采集、加工、治理到共享全面解决企业的数据治理问题
涵盖了元数据、数据架构、数据安全等能力10大核心模块
从数据规划、采集、加工、治理到共享全面解决企业的数据治理问题
涵盖了元数据、数据架构、数据安全等能力10大核心模块从数据规划、采集、加工、治理到共享全面解决企业的数据治理问题
涵盖了元数据、数据架构、数据安全等能力10大核心模块
从数据规划、采集、加工、治理到共享全面解决企业的数据治理问题
在模型设计中心完成数仓主题域或分层的设计，通过工单审批方式，完成数据模型的设计、修改，保障设计与执行的一致性。
管理多维度资源目录和数据服务，形成统一数据共享治理门户，支持自助高效地获取数据。
以数据标准为数据检核依据，将质量评估、质量检核、质量报告等工作环节进行流程整合，进行质量预警，形成完整的数据质量管理闭环。
基于数据认责、数据分级分类、数据授权、数据脱敏、数据加密等手段，全方位保障数据在治理、传输、加工、应用过程中的安全运作。
数据标准建设提供全面完整的数据标准管理流程及办法，并为数据质量检查、数据安全管理提供标准依据。
数据生命周期记录数据从创建和初始存储，对数据进行分类监控，管理数据从产生到销毁的全生命周期。
