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[导读]南京2024年10月31日 /美通社/ -- 在数据驱动的商业时代,高效的数据治理平台成为企业成功的关键。尽管当前已经有很多成熟的数据治理产品,但很多客户依然反馈没有很好的达到数据治理的目标,依然面临数据孤岛、治理周期长、治理成果不佳等问题,未能充分发挥数据价值。 实际上,数据...

南京2024年10月31日 /美通社/ -- 在数据驱动的商业时代,高效的数据治理平台成为企业成功的关键。尽管当前已经有很多成熟的数据治理产品,但很多客户依然反馈没有很好的达到数据治理的目标,依然面临数据孤岛、治理周期长、治理成果不佳等问题,未能充分发挥数据价值。

实际上,数据治理实施是一个长期性工作,需要深度结合客户业务场景和流程,一个功能完备、技术领先的数据治理平台也未必能提高业务数据治理效能,甚至可能增加客户负担。

其次,大多时候需要的不止是数据治理能力,特别是在行业对数据要素十分重视的今天,企业不仅需要更高质量、更标准化的数据,对数据资产管理和业务驱动能力也有更高的需求。如果分散构建多种数据资产管理或部署复杂的数据治理平台,反而造成重复建设、资源浪费,增加客户负担。

面对这些挑战和新趋势,数睿数据结合自身平台能力、技术能力,在原有数据底座之上,全面升级打造全新解决方案产品——数据通。

数据要素时代,如何构建更高效的数据治理能力

数据通是一个融合了主动数据治理方法理念的数据工程解决方案,为企业构建了一站式数据管理平台,打造从数据集成、加工、治理、运维、分析到应用的全过程数据资产管理能力,通过工程化能力,降低数据治理工具门槛,提高数据治理和管理效率。

如今数据治理平台多种多样,数睿数据数据通解决方案究竟有何不一样?

1、打造数据工程能力,加速数据价值转换

2、主动数据治理提升自动化流程

3、积累专家经验持续提升业务效能

4、数字化运维与运营管理

5、兼具业务能力的数字底座

1、打造数据工程能力,加速数据价值转换

随着业务系统越来越多、数据越来越复杂,数据资产管理要求越来越高,与业务关联更加紧密。数据治理逐步摆脱对工具的简单使用,转向更加工程化的整体建设思维。 

数据工程是一套完整的实现从数据资源到企业价值的系统工程,满足从规划咨询、治理落地、价值应用到运营管理的数据治理全过程。

数据要素时代,如何构建更高效的数据治理能力

数据通正是利用新技术、新手段,以工程化思维和能力,将企业数据治理能力和效率提升一个台阶。

数据通是集数据采集、治理、分析、应用与运维的一站式技术平台,对过去多种数据管理工具集成为一体,将企业内外部数据作为资源汇聚到统一的平台上,提供统一的视图和控制点;依托主动数据治理手段和数据挖掘分析手段,形成大量有价值的数据资产,基于无代码开发能力快速搭建数据应用,扩展数据应用维度。

2、主动数据治理提升自动化流程

传统数据治理模式是一种被动的治理方式,特点是你要什么我给什么,依赖于人对现有数据的理解,也主要是靠人工维护,导致数据治理工作量大、效率低,还可能存在数据不清晰,问题通常在数据使用阶段才被发现。

数据通采用了主动数据治理策略,通过自动化工具和流程,显著提升了数据治理的效率。传统数据治理方式与主动治理方式两者的区别在于,主动数据治理方式通过行业建模、模型物化、规则匹配、自动生成数据流等方式,自动完成了原始数据到标准层数据的加载加工转换工作。

主动数据治理能力意味着它不仅仅是被动地处理数据,而是积极地管理数据生命周期中的每一个环节。数据标准化、清洗和关联融合都是在数据进入系统的初期就开始进行,减少了后期数据处理的负担。

3、积累专家经验持续提升业务效能

数据通还基于专家库和模型库实现对数据与业务的知识沉淀。以专家知识提升数据治理自动化率,提高业务决策精准性。

通过标准化的数据模式和业务规则,帮助企业建立统一的数据语言和标准。模型库中包含的业务逻辑和算法,可以根据不同的业务场景提供相应的数据模型,优化数据使用效率。

专家库可以系统地整理和保存企业内外部的专业知识和经验。当企业积累足够的业务知识,可增强分析预测能力,提高业务决策精准性和响应能力,更好地实现数据价值的最大化,促进数据资源化向数据资产化的转型。

结合专家规则、知识库和机器学习技术,能够提高数据治理自动化流程,主动分析、优化、利用业务数据,快速响应业务数据变化。

4、数字化运维与运营管理

过去数据治理往往是一种"底层性、长期性工作",不仅投入成本、实施工作量大,而且很难对整体治理成效做评估分析,管理者很难做出决策优化和迭代。

而数据通具备量化思维,提供数据运维和数据运营能力,建立线上化的数据管理与运维体系,切实提升数据管控能力以及数据全流程运维能力,减少了运维成本。同时,对所有数据资产使用情况、运行数据和治理成效等进行自动化采集和分析展示,辅助用户管理数据资产,提供精准化数据抓手,成为决策者数据治理优化的依据。

"数据运维中心"在平台中不仅提供实时监控与预警功能,保障数据安全和可靠,还负责流程管理与优化的任务。此外,它还提供技术支持与维护,确保平台的稳定运行,最终助力用户实现更高效的数据治理。

5、兼具业务能力的数字底座

数据治理平台通常是多元化数据集成、处理工具,平台集成性高,对很多客户来说比较沉重,而且往往具有较高的上手门槛,通常都由服务商提供数据治理实施服务,定制化和实施成本高。

数据通围绕数据资源、资产和数据应用,提供了一系列的工具构建能力,这些可拆可合的工具本身也是基于smardaten企业级无代码平台构建,客户可以根据项目实施需求进行"改造"。

数据要素时代,如何构建更高效的数据治理能力

通过低门槛的工具能力,可快速构建多种数据产品,包括数据报表、数据大屏、数据报告等,甚至是基于smardaten企业级无代码应用构建能力,快速打造各类型业务管理应用,快速将数据资源用于业务场景。

因此,数据通平台不止是传统意义的数据后台,而是具备业务能力的数字底座,可实现数据与业务紧密结合,实现数据驱动业务,加速企业数据资产价值的充分发挥。

例如,某银行客户需要构建数据仓库平台,其中核心的3大需求是实时数仓、数据治理和数据报表。将数据通平台作为底座,集成了客户所需的实时数据仓库能力。其次,为满足业务部门数据报表构建需求,对数据通通用的数据报表工具进行升级。最终,客户数据报表的生成效率和精准性大大提升。

在二阶段业务部门在此基础上陆续构建了多个业务应用,结合实时数仓和数据治理能力,破解过去常常存在的数据不准确、重复数据等问题,保障了数据质量和标准,大大缩减数据流转效率、提升业务流程效率。

数据通为客户提供的是不仅是工具平台,也是一套可复制的数据治理通用产品和实践方案,具有足够的开放性和可拓展性。这将大大减少客户通用能力开发工作,避免一次性采购部署沉重又冗余的数据治理平台,减少客户采购和实施负担,满足客户多样化数据治理场景需要。

数睿数据一直以来以数据驱动为价值导向,打造smardaten数据驱动的企业级无代码开发平台,为多行业政企客户提供数据资产管理、数字化业务服务的同时,提高应用开发效能。未来结合数据通平台,将为客户带来更全面的数据资产管理能力,以应对数据要素时代的数据价值挖掘需求。

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