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数字化资源管理平台.数据治理

数字化资源管理平台.数据治理

主数据管理-模型管理

模型管理

建立企业级数据字典、主数据模型标准结构化落地,版本差异智能标记。通过灵活多样的主数据建模方式,快速构建各类主数据标准化模型,满足不同角色所需信息视图,并可详细定义分类属性及填写规范,有效保证主数据标准的固化。具体体现在主数据模型检索,拖拽式流程设计,精细化权限管理。


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主数据管理-编码管理

编码管理

基于码段和编码规则为数据生成编码,可为其他外部系统提供编码服务。支持多种码段自定义,包括固定码、特征码、流水码、日期码、动态流水码、引用码、日期流水码、区间流水码、前后缀等多种码段,满足客户各种编码业务场景和需求。编码规则灵活可配置;且支持编码标准及关联查看等

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主数据管理-主数据管理

主数据管理

基于创建的数据模型,实现主数据资源全生命周期管理。支持流程驱动的数据维护、审核、生效、修订和启停用,支持结构化数据和非结构化数据的统一管理。

1、流程驱动的数据维护:支持用户自定义数据维护流场;支持各流程节点可见字段和可编辑字段的权限控制。

2、主数据全生命周期管理:从数据产生(编辑中)到数据审核、生效、修订、启/停用,管理主数据全生命周期。

3、主数据版本管理:对数据变迁过程可追溯,支持版本对比。

4、相似数据推荐:支持根据配置的相似规则模糊检索相似数据,并进行推荐。

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主数据管理-集成共享

集成共享

可实现主数据的采集和分发。提供通用的本地接口供采集数据使用;支持第三方接口注册,数据格式可配置;可对系统的数据分发情况进行查看。

内置数据标准化本地服务接口,满足数据接收、查询、编码、启停用需要。数据分发服务自定义封装,界面化配置数据共享接口、共享内容格式和数据映射关系。

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数据质量管理  

多种质量规则,数据接入前置校验,数据入库事后评估,全方位洞察问题数据。质量分析报告、脏数据明细等多维度呈现数据问题,探索式数据清洗。

支持用户按照需求定义各类数据的质量规则,质量规则可用于数据录入、数据导入、数据集成等场景,也可用于已有数据的质量检查,最终可输出质量报告及脏数据明细,指导用户整改数据,提高数据质量。

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数据安全

提供库、表、字段、行、按钮、数据量等多维度数据权限控制策略。密级、三员管理等多类数据安全管控机制确保数据安全。

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数据血缘-关系型数据-ER关系

关系型数据-ER关系

图形化展现数据同步和加工过程中产生的数据血缘和影响关系,帮助用户对数据问题进行追溯以及评估源头数据变更产生的影响。支持用户手动维护数据之间的血缘和影响关系。

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数据血缘-非关系型数据-知识图谱 

非关系型数据-知识图谱

1、知识图谱数据治理

知识图谱数据治理将行业各类数据进行识别,将其中的各类数据串连、组织、融合汇总成为人、地、新闻、组织等实体为节点,属性、时空、语义、特征等联系为边的一张关系网中,形成知识图谱库,再现真实世界对象之间的错综复杂的关系,利用AI技术让计算机仿照人类的思维方式去“思考”从而精准和推断问题的答案。

知识图谱平台提供长效机制,使知识图谱库能伴随着新数据的接入而不断更新、丰富,为上层各类基于知识图谱的人机交互研判应用和智能挖掘模型服务提供数据支撑。

2、知识图谱挖掘模型

根据不同的业务场景,基于知识图谱,构建各类分析和挖掘模型。知识图谱挖掘模型提供各种专业模型包,用于支持业务人员的分析研判。

根据一定的研判分析经验,固化下来的一些规则模型,利用大数据分析引擎,以及海量的关系网络图谱和轨迹数据,通过规则模型计算、结果集交叉验证等大数据分析,提供给业务人员分析研判。

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