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时光队长 初学数据Lv2
发表于2019-3-21 10:19
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本帖最后由 时光队长 于 2019-3-21 10:21 编辑
数据治理体系是构建完善、共享、统一管理的数据环境的基本保障和重要组成部分，是把数据作为资产来加以管理的有效手段。
数据治理体系确定了一系列的岗位角色和相应的责任及管理流程，以保障业务数据在采集、集中、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性。
企业进行数据治理的最大驱动力来自数据质量，通过提高数据质量实现更多的业务价值；将实现业务目标作为数据管理和服务的核心驱动力，优化数据架构，提升数据仓库/信息化管理系统建设，支持管理能力的提高、精细化和决策的科学性。
亿信的数据质量管理工具（esDataClean）提供业了界领先的全面质量评价方法、零编码检查规则定义，无需编写java或sql 脚本、跨数据源比对、丰富的质量分析、重大问题及时告警、数据整改、质量绩效评估、质量报告等主要功能，运用元数据管理、数据挖掘、数据分析、工作流、评分卡、可视化等技术，助力企业和政府建立数据治理体系。
特色一：助力构建数据质量规则库
内嵌13种规则，基本能覆盖目前数据质量相关问题
可由实施工程师在图形化界面上根据业务需求配置，无须编写sql和java程序
如规则不够，还可以动态扩展
特色二：灵活定义多模型质检方案、性能高效
多点监测、多模型质检方案，高效调度，并发和串行处理相结合
性能高效，只需2分30秒，便可完成20条规则百万级数据的质量检查。
特色三：提供图文并茂的质量检查结果报告
内置常规质检分析报告，实时可视化呈现质检结果
质检结果模型灵活扩展，充分利用了BI工具的分析展现能力，快速实现客户化扩展定制
在整个数据治理环节，亿信数据质量管理平台从数据源头控制数据质量，贯彻始终，全面提升数据的完整性、规范性、及时性、一致性，减少因数据不可靠导致的决策偏差和损失。
