
基于DAMA(国际数据治理协会)数据治理理念,,,,,,为实现企业数据战略与妄想目的,,,,,,以元数据为载体,,,,,,数据认责及数据治理相关政策和制度为包管机制,,,,,,建设统一的企业级数据管控平台,,,,,,实现元数据、数据标准、数据质量等数据治理专题的有用融合,,,,,,相互作用,,,,,,辅助各项数据治理事情的睁开与推进,,,,,,提高企业数据应用与效劳水平,,,,,,提升企业整体数据化能力
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支持在古板OLTP数据库、MPP架构数据库、内存数据库及Hadoop大数据平台上安排。。。。。。。

多种脱敏计划任选,,,,,,包管数据清静和隐私清静。。。。。。。

可扩展的治理模??????楹凸πё榧,,,,,,客户可按需集成。。。。。。。

应用了Storm、Spark等大数据手艺以及漫衍式手艺,,,,,,大大提高检核效率,,,,,,远超古板同类产品效率。。。。。。。

集成元数据、数据标准、数据质量等多个功效模??????,,,,,,协同助力企业数据治理事情推进。。。。。。。

提升全企业重视水平,,,,,,强化用数意识,,,,,,营造“以治促用、用治连系”的优异气氛。。。。。。。同时降低数据治理重漂后,,,,,,提供统一数据标准提升数据复用和共享能力,,,,,,镌汰数据整理事情,,,,,,推动流程的自动化。。。。。。。

凭证外部羁系标准的指引,,,,,,指导企业标准的制订和执行,,,,,,提升企业数据质量,,,,,,知足羁系机构要求。。。。。。。

通过对以前难以使用的数据举行整合、整理,,,,,,提升数据质量,,,,,,使之能正当合规地体现价值。。。。。。。

为数据开发和治理建设标准的数据收罗、数据变换和数据维护的流程,,,,,,并在此之上提供了数据质量监测,,,,,,以此为依据一连提升数据质量。。。。。。。

将数据资产平台化、可视化以镌汰产品效劳立异、危害治理、谋划决媾和细腻化治理等场景时的数据研究和获取时间。。。。。。。