数据不准确
存在大量编码不规范、格式不正确、含义不清晰的数据
数据难整合
跨业务流、跨架构和跨系统的数据关系混乱,关联分析十分困难
数据难溯源
业务数据出现问题时,定位和解读数据要消耗大量的人力和时间
数据不安全
数据存储、传递、使用不合理,造成敏感信息泄露
帮助客户建立起符合自身特征的闭环式覆盖数据治理咨询规划、方案制定、执行和评价的数据治理统一流程,包括数据标准管理、元数据管理、质量管理、资产管理、安全管理、数据生命周期管理,赋能业务应用场景,助力企业构建扎实的数据根基,实现数字化经营。执行步骤如下:
行业首家推出3+10项目服务法则,它不仅仅是一个点的工作,而是一个系统链式的配合
历经14年打磨,成熟热情的互联网IT队伍
高质量的数据有助于减低IT建设及运维成本,对企业的系统安全稳定运行及其重要。
通过数据治理,及时发现、解决及监控数据问题,从根本上改善和解决系统的数据问题,保证数据的可用性、数据质量等。
数据治理能够消除数据的不一致性,建立规范的数据应用标准,实现数据广泛共享,并能够将数据作为组织的宝贵资产应用于业务、管理、战略决策中,发挥数据资产的价值。
严密的数据安全机制,可以降低数据风险。
业务流程和资源配置的优化,可以提高业务管理能力。
大多数据治理的各模块都是独立地执行其功能,通过数据治理可以将数据管理各环节打通,实现完整的数据管控流程。
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