我們的業務

產品概述

高偉達數據治理平臺為企業數據治理體系的落地執行提供了可靠、高效、安全的工具支持,產品整合了數據標準管理、元數據管理、數據質量管理、數據模型管理四大主題域,為企業數據治理工作從線下執行轉到線上提供系統支撐,有效提高企業數據治理的效率。

分主題介紹:

數據標準管理

產品實現了數據標準定義、執行、評估、廢棄的全生命周期管理線上化,從高偉達十幾年數據實施經驗中,總結出數據標準執行思路,使企業能夠高效的實現數據標準落地執行。

元數據管理

產品實現了元數據采集、維護、應用的全過程線上化,通過與模型管理、數據質量管理、數據標準管理銜接,實現了元數據的標準對標、質量問題影響性分析、模型差異比對等元數據應用場景,以元數據應用驅動元數據的補充和質量保證。

數據質量管理

產品提供了業內最為靈活便捷的質量檢核工具,用戶可以在完全脫離技術人員支持的情況下自行完成任何檢核規則的配置和監測。產品實現了從發現、整改分析、跟蹤解決、驗證的質量問題閉環管理線上化,提高質量問題解決效率。

數據模型管理

模型管理保證數據模型字段定義和字段命名的規范化。產品提供的模型模型管理能夠提高用戶數據建模效率,保證模型管控的可行性。

核心優勢

  • 環環相扣協助企業數據標準落地
  • 完整的質量問題解決工具
  • 以提高建模效率為前提的模型管控

產品的設計以協助企業完成數據標準化為初衷,解決了數據標準在落地時無系統支撐、無法驗證的難點。

產品提供全流程統一的數據標準管理,實現在線數據標準建立、變更、查詢、流程審批、定版發布等功能。

各數據治理領域緊密結合,保證了從數據標準制定、數據模型標準映射到數據標準落地驗證的閉環管理,通過各主題環環相扣,保證企業數據標準有效執行。

產品特點

  • 協助企業數據標準落地

    控制數據模型屬性項的統一申請,保證屬性項遵從數據標準定義,以模型管控的模式來支持數據標準落地。

    產品通過提供數據標準落地稽核來檢查數據標準的實際落地情況,確保數據標準在數據模型中落地,并對各系統數據標準的落地情況進行分析,形成系統落地分析報告,為數據標準落地考核提供支持。

  • 自動化解析構建數據鏈路關系圖

    元數據采集以自動化采集為主,人工維護為輔的思路實現。數據鏈路關系通過自動化解析數據加工邏輯結合部分人工維護的方式實現,構建了企業的全鏈路數據關系圖。

    產品通過數據加工中SQL邏輯解析數據對象的關系,SQL解析工具準確度達到95%以上,在支持標準sql語法的基礎上,還支持包括mysql、oracle、Teradata、Greenplum、DB2等主流數據庫的特定語法。產品能夠適應不同的腳本書寫格式,確保解析自動化完成。

    產品提供作業級、加工邏輯級、表級、字段級等多粒度的數據對象關系,可實現數據流向的細粒度展現到粗粒度展現的切換,并通過圖形的方式直觀的展示對象間的關系,為用戶提供多視角的分析結果展現。

  • 靈活便捷的質量檢核工具

    產品提供了業內最為靈活便捷的質量檢核工具,用戶可以在完全脫離技術人員支持的情況下自行完成任何檢核規則的配置和監測。

    提供了圖形化檢核規則配置工具,用戶可以很方便的配置檢核規則。實現了一次配置多環境使用,即減輕了檢核規則配置的工作量,同時也保證了檢核規則的一致性。用戶可以對成熟的檢核規則進行封裝處理,減化用戶檢核任務的配置工作。

    產品提供了定時監測和實時監測兩種模式,實現了完全自動化監測。

成功案例

  • 某股份銀行新一代數據質量監測系統
  • 某農信銀行風險預警集市項目

建設企業級數據質量管理平臺,實現集中監測跨線條和應用組件數據質量,推動跟蹤數據質量問題整改,量化評估全行數據質量水平,規范全行數據質量管理流程,實現全行數據質量的集中專業化管理。

以數據倉庫為依托,實現全行數據質量的集中監測,集中管理監測需求;參數化靈活配置監測規則,實現數據質量監測任務的快速部署,及時響應業務需求;實現監測結果的可視化展示。

實現數據質量問題發現、根因分析,問題整改過程管理;實現數據質量問題的集中管理和分級;支持數據質量問題根因分析、責任定位;支持數據質量問題整改方案設計;實現整改跟蹤和整改效果驗證。

實現多維度數據質量狀況和變化趨勢分析;為全行、各業務部門實施數據質量管理、考核提供可量化的數據基礎。

企業級數據質量管理平臺通過與企業級元數據管理平臺結合,實現全數據鏈路質量監測,并圖形化展示質量部署情況及質量監測結果,同時通過元數據的數據地圖進行質量問題源頭分析和影響性分析,豐富企業級元數據的應用場景。

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