多源异构数据接入能力
给予自助式探查配置、可视化探查结果报告、全局探查结果概览能力,帮助用户对目标库表数据情况快速分析。
给予任务监控、数据监测、运维告警等服务,顺利获得调度周期智能推荐、自定义告警规则等手段帮助用户降低运维难度。
给予自助式探查配置、可视化探查结果报告、全局探查结果概览能力,帮助用户对目标库表数据情况快速分析。
给予任务监控、数据监测、运维告警等服务,顺利获得调度周期智能推荐、自定义告警规则等手段帮助用户降低运维难度。
数据质量给予对数据全生命周期各个环节可能存在的数据质量问题进行识别、度量、监控、评估的能力。
数据标准给予基础类数据标准主要包括数据元、代码集、编码集、同义词、标准文件管理等能力,支持高精度数据标准自动对标应用。
数据模型给予逻辑模型和物理模型的管控能力,主要包括模型管理、模型转换、模型对比、模型检查、模型落地及逆向生成、模型审核等功能。
数据安全给予数据安全防护、敏感信息管理、流程操作合规三大管理能力,具有分级分类、数据权限、操作权限、访问权限等管理能力。
智能数据运营平台为企业的业务部门给予数据资源标签池,主要包括:资源清单、指标清单、模型清单、卡片清单、需求清单等,实现与治理后的数据资产进行交互。
数据资产管理是集主数据识别、指标数据管理、标签数据管理和数据生命周期管理为一体的工具,能够全盘掌握资源的情况和内容。
数据服务给予多表关联、数据资源、文件、接口服务开发与发布,并给予数据脱敏规则、服务监控能力,支持库表、API、下载、推送等多种服务方式。
感知源端数据变化,提升数据中心应用自动诊断能力,降低运维成本。
海量数据探查能力,给予丰富的数据探查指标库,提高用户数据业务含义的识别效率。
基于SPI机制,无需停止应用服务,在线适配数据源。
基于 DAMA 国际标准和国家 DCMM 模型进行产品功能设计,给予元数据、数据标准、数据模型、数据质量、数据安全、数据服务等治理能力,满足各行各业的数据管控需求。
实现结构化、半结构化、非结构化的数据接入,快速完成企业数据入湖。
实现实时调试和血缘自动解析,构建高效率组件开发器。
给予数据检索、数据申请、数据审核、数据服务等能力,建立数据价值变现通道。
实现标签定义、标签开发、标签洞察、标签服务等全生命周期管控,快速构建企业数据画像。
助力学院建设数据综合服务平台,丰富学院大数据的创新应用。实现了学院数据标准的线上统一管理,线上使用,借助技术手段实现数据标准的真实落地,提高数据标准的使用效率。加强了大数据智能分析引擎的构造,建成教育领域的业务模型,支持多场景、多元化的大数据智能分析能力。
助力构建政企信息资源服务平台,为辅助公安业务召开云搜、交换服务平台给予了数据管理支撑。解决信息标准管理体系落地难、数据治理手段和管理闭环缺乏,数据质量不高、数据同步实时性实现困难和业务系统之间的非结构化数据无法流转等难题。
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