网站导航页设计,卓老师建站特色功能,如何制作网站首页,商务网站开发报告数据管理员#xff1a;又双叒叕…盘一遍数据#xff0c;这种工作究竟还要重复多少次#xff1f;#xff01; • 上上个月#xff0c;发现数据有些问题#xff0c;我把数据盘了一遍#xff0c;梳理完数据的关联表才定位到问题#xff1b; • 上个月#xff0c;进行数据…数据管理员又双叒叕…盘一遍数据这种工作究竟还要重复多少次 • 上上个月发现数据有些问题我把数据盘了一遍梳理完数据的关联表才定位到问题 • 上个月进行数据脱敏管理我又把数据盘了一遍敏感字段一个一个都整理到了清单 • 这个月开始制订数据标准我又又把数据盘了一遍找出所有的参考数据作为标准引用… 企业管理者还还还还…没看到成效这项工作究竟多久才能有产出啊 • 要开展主数据管理了才发现主数据是哪些还没明确谁能快速确定范围、找出管理对象 • 要使用跨系统的数据标准还在建设中现行数据还没贯标怎么用得起来难道要找人把历史数据都对着标准改一遍吗
做一场数据治理把数据都快盘包浆了即便如此面对每一项新任务还是要重新盘一遍。明明用了工具但实际还是一道实施难题纯人工作业难度高、进展慢、成效差。想没想过你的崩溃究竟是数据治理本身的不合理还是没选对工具的无奈现在上车带你去看五大智能法宝和“费时费力”说再见给你的企业数据治理加速 ►法宝一智能表关系发现 不同的业务域或业务流程会涉及多张表表与表之间通过字段关联可形成一张数据关系网当一个数据发现问题需要通过关系定位到关联表。
人工梳理表关系需要基于专家对业务和数据的双重解读费时费力难以确保准确性。 智能表关系发现算法将专家解读经验转化成自动化手段一键触发替代“人工盘查、梳理、总结、发现”过程实现表关系自动发现在问题发生时辅助快速在关系网中定位数据来源。 ►法宝二智能敏感数据识别 数据流通过程中难免存在不可完全公开的字段信息这些字段可能是名称、身份证号、电话、地址、金额、病例、处方、储蓄金额、信用记录等都称为敏感数据需要经过加密处理再支撑数据流通应用。
人工梳理敏感字段需要对数据、业务、安全规范充分了解、全面掌握费时费力难以确保无遗漏。 智能敏感数据识别将敏感字段判别经验转化成自动化手段一键识别快速获取脱敏对象清单助推数据脱敏管理工作高效、精准完成。 ►法宝三智能数据探查 对数据情况的洞悉需要贯穿数据治理、分析、应用每个环节中包括但不限于数据是否一致、是否符合业务规则、质量是否合规等情况。明确数据字段的定义、合规性后方便在使用中节约查阅数据的成本。
人工核查字段需要时刻对数据、质量要求、业务规则知悉费时费力难以确保全面性。 智能数据探查通过自动化的手段了解数据内容、背景、结构及路径分析包括数据成分、业务规则合规分析、数据间关系及相关资源匹配等问题可精准识别数据转化机制、建立数据有效性及准确性规则、校验数据间依赖性等的过程从而帮助企业全面了解数据并确定这些数据可用性的过程。 ►法宝四智能主数据/参考数据识别 主数据和参考数据都是可以通过经验总结出判别方法的数据在确定主数据及参考数据范畴、定位管理明细的过程中掌握判别方法可以快速推进管理工作相反地当人员经验不足、业务不熟悉的情况下主数据管理和参考数据引用工作较难展开。
人工确认数据范畴需要对业务足够了解并且确实掌握主数据、参考数据的判别经验费时费力难以确保全面性及准确性。 智能主数据/参考数据识别根据主数据特征唯一性、识别唯一性、长期有效性、业务稳定性等特点以及参考数据被引用特性、数值唯一性、内容标准化进行自动化数据识别辅助主数据管理和参考数据引用顺利完成、快速见效。 ►法宝五智能主数据融合 主数据作为企业的核心数据资产在企业信息化建设过程中由于各信息系统面向的业务不同、提供厂商不同进而导致各系统之间存在信息壁垒致使主数据无法保证一致性、准确性从而给企业从事生产经营管理工程中对高质量数据的要求带来阻碍。因此亟需在主数据管理中通过人工智能等技术对主数据进行融合切实解决企业主数据质量。
人工贯标历史数据贯标需要投入大量人力时间对照标准进行数据治理影响数据应用进度治理效果高度依赖人工能力。 智能主数据融合是一种从不确定、不精确、不一致、冲突和类似的原始数据中得到更加一致、更有信息量、更准确信息的技术打破信息壁垒和治理周期长的问题即刻实现数据贯通应用。
治理工具千千万人工总比机器慢。 条条大路通罗马智能加速数字化。
智能算法是数据治理及企业数字化转型的催化剂总是辅助、时常替代、偶尔超越如果您的企业还在犹豫如何选型不妨联系我们获取数据治理加速器开启新的数字化转型体验
