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数据治理平台
2024-11-10 16:59

1、功能模块

元数据管理:包括元数据采集、血缘分析、影响分析等功能 数据标准管理:包括标准定义、标准查询、标准发布等功能 数据质量管理:包括质量规则定义、质量检查、质量报告等功能 数据集成管理:包括数据处理、数据加工、数据汇集等功能 数据资产管理:包括数据资产编目、数据资产服务、数据资产审批等功能 数据安全管理:包括数据权限管理、数据脱敏、数据加密等功能 数据生命周期管理:包括数据归档、数据销毁等功能 主数据管理:包括主数据申请、主数据发布、主数据分发等功能

数据治理平台

2、主要模块详细说明

元数据管理:元数据管理是对企业涉及的业务元数据、技术元数据、管理元数据进行盘点、集成和管理,按照科学、有效的机制对元数据进行管理,并面向开发人员、最终用户提供元数据服务,以满足用户的业务需求,对企业业务系统和数据分析平台的开发、维护过程提供支持。借助变更报告、影响分析等应用,控制数据质量、减少业务术语歧义和建立业务和技术之间的良好沟通渠道,进一步提高各种数据的可信性、可维护性、适应性和可集成性。数据标准管理:数据标准适用于业务数据描述、信息管理及应用系统开发,可以作为经营管理中所涉及数据的规范化定义和统一解释,也可作为信息管理的基础,同时也是作为应用系统开发时进行数据定义的依据。涉及国家标准、行业标准、企业标准和地方标准,在定义元数据实体或元素时进行关联。数据标准需要不断的补充完善、更新优化和积累,以便更好的支撑业务的开发和系统的集成。主数据管理:主数据管理是通过运用相关的流程、技术和解决方案,对企业核心数据的有效管理过程。主数据管理涉及主数据的所有参与方,如用户、应用程序、业务流程等,创建并维护企业核心数据一致性、完整性、关联性和正确性。主数据是企业内外被广泛应用和共享的数据,被誉为是企业数据资产中的“黄金数据”,主数据管理是撬动企业数字化转型的支点,是企业数据治理最核心的部分。数据质量管理:建立数据质量管理体系,明确数据质量管理目标、控制对象和指标、定义数据质量检验规则、执行数据质量检核,生产数据质量报告。通过数据质量问题处理流程及相关功能实现数据质量问题从发现到处理的闭环管理,从而促进数据质量的不断提升。数据安全管理:数据安全应贯穿数据治理全过程,应保证管理和技术两条腿走路。从管理上,建立数据安全管理制度、设定数据安全标准、培养起全员的数据安全意识。从技术上,数据安全包括:数据的存储安全、传输安全和接口安全等。当然,安全与效率始终是一个矛盾体,数据安全管控越严格,数据的应用就可能越受限。企业需要在安全、效率之间找到平衡点。

数据治理(DataGovernance),是企业数据治理部门发起并推行的,关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。 数据治理是一套持续改善管理机制,通常包括了数据架构组织、数据模型、政策及体系制定、技术工具、数据标准、数据质量、影响度分析、作业流程、监督及考核等内容。 “数据治理是目前一个比较新兴的、正在发展的学科,目前业界对它的定义还不完全一样。” 数据治理涉及的IT技术主题包括元数据管理、主数据管理、数据质量、数据集成、监控与报告等。

数据治理涉及的IT技术主题包括元数据、数据标准、数据质量、数据集成、主数据、数据资产、数据交换、生命周期、数据安全多产品组成的一整套解决方案。 所有与数据有关的技术产出物全部通过知识库实现相互之间共享,知识库作为数据治理的后台通道,传输不同平台、环境、技术、工具所提交和需要的元数据信息。 数据治理是专注于将数据作为企业的商业资产进行应用和管理的一套管理机制,能够消除数据的不一致性,建立规范的数据应用标准,提高组织的数据质量,实现数据广泛共享,并能够将数据作为组织的宝贵资产应用于业务、管理、战略决策中,发挥数据资产的商业价值。

睿治数据治理平台融合元数据、数据标准、数据质量、数据集成、主数据、数据资产、数据交换、生命周期、数据安全9大产品,每个模块功能可互相调用,全程可视化操作,打通数据治理各个环节,同时提供各个产品模块任意组合,快速解决企业不同的数据治理场景。

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