数据资产管理与运营解决方案
需求痛点
缺乏数据资产管理
数据分散存储且异构,没有资源有效的整合与共享,难形成企业统一的数据资产目录。
难以合理配置并利用数据
企业数据分散、信息缺失、存储结构差异的大,导致数据难利用。
各部门数据协同难
部门之间未能形成良好协同,内部数据碎片化,数据挖掘与应用力度不足。
解决方案
使用 Datablau 数据资产目录系统,进行数据资产定义和管理,智能盘点系统,辅助数据资产盘点。
智能数据标签识别
基于元数据和数据的标签识别规则,通过智能标签识别对数据进行自动分类分级,支持按业务场景自动归类数据。
数据资产搜索定位
通过智能搜索引擎,基于企业的全部数据资产支持模糊搜索、精准搜索、条件搜索等,从数据目录定位全面权威的数据资产。
智能数据探查
构建数据集、指标、报表、标签画像、数据服务等多样化数据资产,让数据资产权威,全面、可用、易用。
数据资产目录体系梳理
盘点企业级全面数据资产的分类分目,定义数据资产的业务属性,技术属性,安全属性,构建多视角的数据资产目录,灵活配置。
数据认责角色分担
建立数据认责机制,形成业务属主,技术属主,数据管家角色,打通数据流通共享的机制和流程。
通用应用场景
场景一:数据资产管理思路与体系设计
场景二:数据资产服务管理实现
可视化“零代码”生成API,提供开箱即用的API服务能力,精细化的数据安全管控,提高数据开放与共享效率。
价值效益
数据的使用者能够清楚地认识数据和数据的关系,进而能够用好数据;数据应用的管理者能够洞察数据、应用、系统之间的复杂依赖关系,进而能够管好数据。促进了数据共享和流通,提高了业务使用数据的水平,提高数据决策的能力。
涉及产品模块
数据资产
数据标准
元数据
数据模型
数据质量
数据服务
数据安全
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