南京2024年10月31日 /美通社/ -- 在數據驅動的商業時代,高效的數據治理平臺成為企業成功的關鍵。盡管當前已經有很多成熟的數據治理產品,但很多客戶依然反饋沒有很好的達到數據治理的目標,依然面臨數據孤島、治理周期長、治理成果不佳等問題,未能充分發揮數據價值。
實際上,數據治理實施是一個長期性工作,需要深度結合客戶業務場景和流程,一個功能完備、技術領先的數據治理平臺也未必能提高業務數據治理效能,甚至可能增加客戶負擔。
其次,大多時候需要的不止是數據治理能力,特別是在行業對數據要素十分重視的今天,企業不僅需要更高質量、更標準化的數據,對數據資產管理和業務驅動能力也有更高的需求。如果分散構建多種數據資產管理或部署復雜的數據治理平臺,反而造成重復建設、資源浪費,增加客戶負擔。
面對這些挑戰和新趨勢,數睿數據結合自身平臺能力、技術能力,在原有數據底座之上,全面升級打造全新解決方案產品——數據通。
數據通是一個融合了主動數據治理方法理念的數據工程解決方案,為企業構建了一站式數據管理平臺,打造從數據集成、加工、治理、運維、分析到應用的全過程數據資產管理能力,通過工程化能力,降低數據治理工具門檻,提高數據治理和管理效率。
如今數據治理平臺多種多樣,數睿數據數據通解決方案究竟有何不一樣?
1、打造數據工程能力,加速數據價值轉換
2、主動數據治理提升自動化流程
3、積累專家經驗持續提升業務效能
4、數字化運維與運營管理
5、兼具業務能力的數字底座
1、打造數據工程能力,加速數據價值轉換
隨著業務系統越來越多、數據越來越復雜,數據資產管理要求越來越高,與業務關聯更加緊密。數據治理逐步擺脫對工具的簡單使用,轉向更加工程化的整體建設思維。
數據工程是一套完整的實現從數據資源到企業價值的系統工程,滿足從規劃咨詢、治理落地、價值應用到運營管理的數據治理全過程。
數據通正是利用新技術、新手段,以工程化思維和能力,將企業數據治理能力和效率提升一個臺階。
數據通是集數據采集、治理、分析、應用與運維的一站式技術平臺,對過去多種數據管理工具集成為一體,將企業內外部數據作為資源匯聚到統一的平臺上,提供統一的視圖和控制點;依托主動數據治理手段和數據挖掘分析手段,形成大量有價值的數據資產,基于無代碼開發能力快速搭建數據應用,擴展數據應用維度。
2、主動數據治理提升自動化流程
傳統數據治理模式是一種被動的治理方式,特點是你要什么我給什么,依賴于人對現有數據的理解,也主要是靠人工維護,導致數據治理工作量大、效率低,還可能存在數據不清晰,問題通常在數據使用階段才被發現。
數據通采用了主動數據治理策略,通過自動化工具和流程,顯著提升了數據治理的效率。傳統數據治理方式與主動治理方式兩者的區別在于,主動數據治理方式通過行業建模、模型物化、規則匹配、自動生成數據流等方式,自動完成了原始數據到標準層數據的加載加工轉換工作。
主動數據治理能力意味著它不僅僅是被動地處理數據,而是積極地管理數據生命周期中的每一個環節。數據標準化、清洗和關聯融合都是在數據進入系統的初期就開始進行,減少了后期數據處理的負擔。
3、積累專家經驗持續提升業務效能
數據通還基于專家庫和模型庫實現對數據與業務的知識沉淀。以專家知識提升數據治理自動化率,提高業務決策精準性。
通過標準化的數據模式和業務規則,幫助企業建立統一的數據語言和標準。模型庫中包含的業務邏輯和算法,可以根據不同的業務場景提供相應的數據模型,優化數據使用效率。
專家庫可以系統地整理和保存企業內外部的專業知識和經驗。當企業積累足夠的業務知識,可增強分析預測能力,提高業務決策精準性和響應能力,更好地實現數據價值的最大化,促進數據資源化向數據資產化的轉型。
結合專家規則、知識庫和機器學習技術,能夠提高數據治理自動化流程,主動分析、優化、利用業務數據,快速響應業務數據變化。
4、數字化運維與運營管理
過去數據治理往往是一種"底層性、長期性工作",不僅投入成本、實施工作量大,而且很難對整體治理成效做評估分析,管理者很難做出決策優化和迭代。
而數據通具備量化思維,提供數據運維和數據運營能力,建立線上化的數據管理與運維體系,切實提升數據管控能力以及數據全流程運維能力,減少了運維成本。同時,對所有數據資產使用情況、運行數據和治理成效等進行自動化采集和分析展示,輔助用戶管理數據資產,提供精準化數據抓手,成為決策者數據治理優化的依據。
"數據運維中心"在平臺中不僅提供實時監控與預警功能,保障數據安全和可靠,還負責流程管理與優化的任務。此外,它還提供技術支持與維護,確保平臺的穩定運行,最終助力用戶實現更高效的數據治理。
5、兼具業務能力的數字底座
數據治理平臺通常是多元化數據集成、處理工具,平臺集成性高,對很多客戶來說比較沉重,而且往往具有較高的上手門檻,通常都由服務商提供數據治理實施服務,定制化和實施成本高。
數據通圍繞數據資源、資產和數據應用,提供了一系列的工具構建能力,這些可拆可合的工具本身也是基于smardaten企業級無代碼平臺構建,客戶可以根據項目實施需求進行"改造"。
通過低門檻的工具能力,可快速構建多種數據產品,包括數據報表、數據大屏、數據報告等,甚至是基于smardaten企業級無代碼應用構建能力,快速打造各類型業務管理應用,快速將數據資源用于業務場景。
因此,數據通平臺不止是傳統意義的數據后臺,而是具備業務能力的數字底座,可實現數據與業務緊密結合,實現數據驅動業務,加速企業數據資產價值的充分發揮。
例如,某銀行客戶需要構建數據倉庫平臺,其中核心的3大需求是實時數倉、數據治理和數據報表。將數據通平臺作為底座,集成了客戶所需的實時數據倉庫能力。其次,為滿足業務部門數據報表構建需求,對數據通通用的數據報表工具進行升級。最終,客戶數據報表的生成效率和精準性大大提升。
在二階段業務部門在此基礎上陸續構建了多個業務應用,結合實時數倉和數據治理能力,破解過去常常存在的數據不準確、重復數據等問題,保障了數據質量和標準,大大縮減數據流轉效率、提升業務流程效率。
數據通為客戶提供的是不僅是工具平臺,也是一套可復制的數據治理通用產品和實踐方案,具有足夠的開放性和可拓展性。這將大大減少客戶通用能力開發工作,避免一次性采購部署沉重又冗余的數據治理平臺,減少客戶采購和實施負擔,滿足客戶多樣化數據治理場景需要。
數睿數據一直以來以數據驅動為價值導向,打造smardaten數據驅動的企業級無代碼開發平臺,為多行業政企客戶提供數據資產管理、數字化業務服務的同時,提高應用開發效能。未來結合數據通平臺,將為客戶帶來更全面的數據資產管理能力,以應對數據要素時代的數據價值挖掘需求。