元朝弓兵
數據治理全棧解決方案

數據治理是對數據資產管理行使權力和控制的活動集合(規劃、監控和執行)。數據治理是識別、管理和解決幾種不同類型數據相關問題的手段,包括數據質量問題、數據命名和定義沖突、數據安全等問題。

——《DAMA數據管理知識體系指南》
產品咨詢

數據管理中普遍存在的問題

業務系統缺少統一標準

數據多樣化缺少數據標準,對表字段的命名隨意性強,
定義混亂

數據質量差

數據統計不準確,許多預期需求無法實現,造成決策失誤

變更對應的影響分析困難

表結構變更、系統改造時,對應造成的影響難以甚至無法評估

數據價值低

數據表和模型繁多,無效表過多,價值未最大釋放

業務系統間資產共享差

DB、數據模型、應用程序、數據標準、數據質量等信
息分散

23.
數據安全無保障

數據權限劃分不清,敏感數據得不到監控,賬號權限無法追蹤

管理體系不完善、落實差

出了問題再補漏,數據管理部門和生產部門相互推脫責任

億信數據治理管理平臺 — 睿治

從元數據、主數據、數據標準、數據質量再到數據處理、數據資產、數據交換和數據安全,為企業提供全面的解決方案,打通數據治理全流程。

數據標準

對分散在各系統中的數據提供一套統一的數據命名、數據定義、數據類型、賦值規則等的定義基準,并通過標準評估確保數據在復雜數據環境中維持企業數據模型的一致性、規范性,從源頭確保數據的正確性及質量,并可以提升開發和數據管理的一貫性和效率性。

數據標準
元數據

采集匯總企業系統數據屬性的信息,幫助各行各業用戶獲得更好的數據洞察力,通過元數據之間的關系和影響挖掘隱藏在資源中的價值。

元數據
數據質量

有效識別各類數據質量問題,建立數據監管,形成數據質量管理體系,監控并揭示數據質量問題,提供問題明細查詢和質量改進建議,全面提升數據的完整性、準確性、及時性,一致性以及合法性,降低數據管理成本,減少因數據不可靠導致的決策偏差和損失。

數據質量
數據集成

可對數據進行清洗、轉換、整合、模型管理等處理工作。既可以用于問題數據的修正,也可以用于為數據應用提供可靠的數據模型。

數據集成
主數據

幫助企業創建并維護內部共享數據的單一視圖,從而提高數據質量,統一商業實體定義,簡化改進商業流程并提高業務的響應速度。

主數據
數據資產

匯集企業所有能夠產生價值的數據資源,為用戶提供資產視圖,快速了解企業資產,發現不良資產,為管理員提供決策依據,提升數據資產的價值。

數據資產
數據交換

用于實現不同機構不同系統之間進行數據或者文件的傳輸和共享,提高信息資源的利用率,保證了分布在異構系統之間的信息的互聯互通,完成數據的收集、集中、處理、分發、加載、傳輸,構造統一的數據及文件的傳輸交換。

數據交換
生命周期

管理數據生老病死,建立數據自動歸檔和銷毀,全面監控展現數據的生命過程。

生命周期
數據安全

提供數據加密、脫敏、模糊化處理、賬號監控等各種數據安全策略,確保數據在使用過程中有恰當的認證、授權、訪問和審計等措施。

數據安全

睿治平臺特色

  • 全生命周期管理 全生命周期管理

    全生命周期管理

    全生命周期管理

    平臺融合數據治理9大產品,每個模塊功能可互相調用,全程可視化操作,打通數據治理各個環節,同時提供各個產品模塊任意組合,快速解決企業不同的數據治理場景。

  • 產品技術開發先進 產品技術開發先進

    產品技術開發先進

    產品技術開發先進

    平臺提供豐富對外接口,使系統具有高度靈活性、擴展性和集成能力。采用全方位、嚴密的安全編碼加強產品安全性,對不安全的數據進行嚴格校驗。程序具備自檢、故障診斷等功能。

  • 數據治理規劃咨詢 數據治理規劃咨詢

    數據治理規劃咨詢

    數據治理規劃咨詢

    專業團隊既可對數據治理的工具、方法、模板進行咨詢方案設計,也可對數據治理的策略、組織架構、處理流程、支持環境和規章制度等進行合理的規劃,為客戶提供專業完整的服務和咨詢。

  • 項目實踐經驗豐富 項目實踐經驗豐富

    項目實踐經驗豐富

    項目實踐經驗豐富

    在銀行、租賃、衛生等行業擁有豐富的數據治理實踐經驗和完整案例,可根據行業特點和業務組織的數據治理要求,為企業提供咨詢和IT一體化的完整綜合的數據治理解決方案。

應用場景

可以輕松解決在各類復雜場景下的數據治理問題

大數據治理與管控平臺
場景描述
企業進行數據治理的最大驅動力來自數據質量,數據治理平臺可協助企業發現并解決數據問題,通過一系列措施規范數據、減少數據問題發生,整合企業共享數據,提高數據使用安全性,對一些不再使用的數據進行歸檔或銷毀,確保系統數據查詢效率,整體提高數據的應用價值。
業務價值
優化數據架構,提升數據倉庫、信息化管理系統建設,支撐更高層面的數據應用,支持管理能力的提高、精細化和決策的科學性。
一體化大數據中心
場景描述
在商務智能分析領域,根據數據的明細粒度和使用分析,通過數據的抽取、清洗、轉換、加載等操作,建立從貼源的ODS層、匯總層到集市層,企業可基于數據集市建立數據分析應用。?
業務價值
實現企業異構數據的集成,按照分析主題重組數據,可建立一個完整的、面向企業的、一致性的信息視圖,全面支撐企業海量數據分析、數據展現等各類業務。
銀行數據資產監控平臺
場景描述
隨著銀行信息化程度的逐年提高,數據的積累使得其使用與價值創造成為了可能,但是由于系統建設缺乏統籌能力,導致了系統之間存在孤島現象,從而引發數據不一致、業務指標口徑不一致等問題,數據質量堪憂。基于這些問題,需要統一的數據資產監控平臺,通過數據標準梳理和建設、元數據管理、數據地圖建設,進而提升數據質量。
業務價值
打破系統孤島,消除業務隔閡,建立完整的數據資產管理平臺,讓銀行資產可控制、可量化、可變現。
銀行數據標準管理平臺
場景描述
由于銀行系統承建單位不同,各系統存在許多基礎數據標準不統一、業務指標口徑不一致,造成數據質量低下,數據應用分析結果錯誤,進而導致決策失誤,通過數據標準管理平臺為銀行數據建立標準,消除數據的不一致性。
業務價值
為企業建立統一的數據標準,從源頭確保數據的正確性及質量,并可以提升開發和數據管理的一貫性和效率性
租賃數據管控系統
場景描述
近年來隨著金融租賃業務規模的不斷擴張,業務數據的不斷增加,數據質量問題越來越凸顯,為了從根本上杜絕數據質量問題,租賃行業對數據標準進行編制,定義數據質量規則,進行標準落地評估,質量檢查,綜合監控租賃系統數據質量。
業務價值
為數據建立統一標準,通過數據質量管理,保證提供數據的準確性,實現對企業監管數據全面檢測和預警。
高校教育元數據管理平臺
場景描述
高校信息化建設已全面進入智慧校園建設階段,校園信息化正在全面提升水平,教育系統龐大且復雜,數據的業務邏輯越來越難以梳理,系統也出現大量的無用數據和資源,基于這類現象,需要通過元數據管理工具自動采集元數據信息,協助梳理業務系統,通過元數據分析,了解數據之間的影響、血緣分析,幫助用戶了解數據關系和脈絡。
業務價值
更加快速匯集分散在各系統的元數據信息,降低梳理業務系統人工成本,幫助用戶挖掘隱藏的數據關系網絡,對數據影響范圍進行全方位管控,協助高校快速了解業務相關內容。
衛生計生數據質量監控系統
場景描述
隨著衛生統計系統的使用,由于種種原因,系統數據質量不容樂觀,導致各種數據與實際水平有較大差異,影響數據價值,數據質量管理平臺可提供13種數據質量檢查規則,協助用戶檢查數據中存在的質量問題,并提供質量整改,消除質量問題。
業務價值
實時監測上報數據質量,使數據質量得到很大的提升,向外公布的數據可信度也得以保障。
政務數據資源交換共享平臺
場景描述
通過統籌政府各部門數據,公開可共享的數據、API接口、文件等,基于安全、可管理的模式提供跨層級、跨地域、跨系統、跨部門、跨業務的政務數據共享和業務協同。
業務價值
共享交換政務數據,提升數據應用價值,消除數據使用壁壘。

他們也在使用億信數據治理平臺

億信最全數據治理平臺,幫助眾多客戶獲得數據成功

服務讓產品落地更有質量

億信更多特色服務助力數據解決方案輕松落地

架構及業務咨詢

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ETL數據庫性能優化

數據庫遷移

平臺服務監控與故障管理

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數據治理
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