企業數據治理選好工具是關鍵
2023-03-21 13:33:38
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數據治理的本質是盤活數據資產，打通數據價值釋放路線。選擇一款好用、易實施的平臺和工具，能夠讓企業的數據治理工作事半功倍。
美林數據Tempo數據治理平臺是一個以業務驅動、智能治理為理念，以 DAMA 和 DCMM數據治理體系為理論指導，以數據融合、數據治理、數據共享為核心目標的增強版企業級數據治理平臺。能夠幫助企業更高效地進行數據資產管理和數據治理，支撐企業數據中臺、數據湖倉、數據底座建設，實現數據價值的有效釋放。
（1）數據模型管理：支持正向建模、逆向建模等在線建模設計技術，管理企業的數據模型成果及兩態差異。
（2） 元數據感知機：快速抽取業務系統中的元數據，實時感知業務系統的元數據差異變化并進行版本管理，自動發現數據表之間的關系，以圖譜可視化的形式展示元數據，企業數據資產。
（3）先融合再統一的數據標準管理：在線管理主數據標準和參考數據標準以及質量標準等標準文檔；支標準與業務系統數據間的融合映射，進行歷史數據治理，達到數據應用目標；基于數據標準的落地評估，掌握數據標準落地情況，推動數據標準落地。
（4）場景化質量管理：業務需要進行數據質量核查治理，支持數據核查和業務核查，輸出質量報告，進行數據質量預警，派發數據質量工單，閉環數據治理。
（5）數據共享管理：管理企業多維度資源目錄和數據服務超市，構建企業數據共享的統一門戶，支持數據消費者自助高效檢索和申請數據資源，支撐多元化的數據分析應用。
（6）數據安全管理：通過數據認責、數據分級分類、數據授權、數據脫敏，數據加密等手段保障數據在治理、應用過程中的數據安全。
（7） 主數據管理：支持主數據智能識別、主數據模型管理、主數據融合管理、主數據質量管理、主數據分發管理、主數據全生命周期管理和主數據應用監管，對企業的主數據的全過程治理。
（8）安全便捷的文檔管理：對企業的各類非結構化的文檔進行在線管理和分級授權。確保非結構化數據在安全可控的情況下更高效的應用，發揮數據價值。
（9）數據全生命周期管理：對數據進行冷熱溫分類進行管理，管理數據的產生到銷毀全生命周期。
（10）流批一體的數據采集管理：以可視化的拖拽式的方式進行數據采集處理，平臺支持實時數據處理和離線數據處理，既可以滿足海量數據時高效決策也可解決傳統批量數據采集需求。
（11）數據資產圖譜：以知識圖譜技術作為支撐，構建企業數據資產的知識圖譜，提供直觀的數據探索窗口。
（12）智能算法中心：可拓展的方式管理智能算法，監控算法的運行，是產品的智能底座。
總之，美林數據在電網、石油、煤炭等能源行業頭部企業以及在兵工、制造、研究院所、水務、農業等泛行業有大量項目落地和應用，沉淀了數十套電網、石油、煤炭等行業標準化數據模型、數千條數據質量規則、數十套主數據模型標準，以及大量數據分析應用場景。讓數據治理更容易。
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