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2023-11-21 17:05:27 次
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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