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2023-11-21 17:05:27
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?
数据治理加速器
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。
智能表关系发现
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。
智能敏感数据识别
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。
智能数据探查
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。
智能主数据/参考数据识别
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。
智能主数据融合
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!
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