icon睿治平台简介icon
 
睿治数据治理平台是由多个产品组成的一整套解决方案,是一款面向实施人员的、智能的、敏捷的数据全生命周期管理应用平台。平台以元数据为基础,所有模块并非串连,而是每个模块都可以单独或与其他模块组合使用,并支持在本地或云上使用。睿治是一款覆盖数据全生命周期的数据治理平台,它通过对数据从创建到消亡的全过程的监控和治理,实现数据的统一管理,为企业保证了业务数据在采集、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,从而帮助客户建立起符合自身特征的数据架构和数据治理体系。
icon数据治理各产品定义icon
icon数据治理各产品定义icon
icon睿治平台优势-平台化icon
icon睿治平台优势-智能化icon
智能推荐映射标准
补充完善需落地元数据
检查元数据映射质量
智能映射匹配元数据
元数据代码名称智能匹配
自动检查元数据落标情况
问题数据智能修复
针对规则检查的错误数据智能修复
敏感数据智能扫描
智能扫描识别、标记敏感数据
icon睿治平台优势-可视化icon
全生命周期监控
各模块提供相应的监控页面,直观并实时体现出各模块及业务系统的变化情况,从总体上对数据治理的各个环节和过程进行管控。
交换流程配置可视化
全拖拽式流程设计器,简单操作可完成复杂的ETL作业和作业流程定义。“零”编码,易操作、易阅读、易维护,适用于所有的业务人员和技术人员。
质量规则配置可视化
规则新建提供引导和帮助功能,规则可视化界面编辑,实现“零”编码,业务人员易于快速上手使用。
数据治理工作台
可视化展示各模块的统计信息
快捷入口方便快捷的进入关注的模块实时查看待办事项
清晰查看各模块情况信息
icon亿信华辰数据治理领域优势icon
成熟、完善且实用的数据治理方法论
数据治理能力框架以及数据治理统一流程、数据治理成熟度评估模型等。
一体化睿治平台
涵盖元数据、数据标准、数据质量、数据集成、主数据、数据安全等领域,统一底层架构,全方位融合贯通。
专业的数据治理人才队伍
服务于众多客户,具有丰富实践经验,深度了解数据治理的需求和重难点。
百分百的项目成功率
咨询 -- 实施 -- 应用 -- 运维。
icon成熟、完善且实用的数据治理方法论icon

具备完善的体系方法论及模版,为客户提供优质的过程指导,大大缩短交付周期。

icon成熟、完善且实用的数据治理方法论icon

具备完善的体系方法论及模版,为客户提供优质的过程指导,大大缩短交付周期。

icon睿治平台功能架构icon
icon元数据定义icon
icon元数据产品功能概述icon

价值主张:理清数据字典,了解数据来龙去脉 特点:丰富的采集适配器、智能识别关系、丰富的元数据分析和检核

icon元数据管理——采集icon
icon元数据管理——管理icon
版本管理
企业要进行元数据管理,通过元数据及元模型的版本管理,保证了元数据和元模型的一致性和连续性,避免元数据错乱,元数据结构被改变。不仅区分了最新和定版元数据,还可以查看和对比历史版本,追踪责任人,问责清晰。
功能支撑
支持数据标准的映射,查看元数据与标准的落地情况,支持查看某张表或字段设置的质量规则,支持企业数据资产的编目。
变更管理
实现对元数据的实时监控,查看明细信息。支持变更订阅,推送用户关心的元数据变更的信息,方便用户随时监察,消除问题隐患。
提供API接口
提供执行采集任务的接口,采集任务执行状态查询接口,根据ID获取最新元数据、定版元数据等资源。
icon元数据管理——分析icon
提供多种分析方式,帮助用户挖掘潜在价值
分析对象族谱、对分析对象起源溯源和生成过程的洞察
当分析对象发生变化时,协助获取对象的影响范围
反应分析对象的来龙去脉
协助用户获得相关性最高的对象,以辅助定位关键对象
识别类似对象的异同,以获得更准确的理解。
icon元数据管理——检核icon
一致性检核
检查最新元数据维护的数据与源数据库中的数据是否一致。数据管理员可以随时通过该功能检查数据的新增、删除、修改的数据情况,且可以定位到具体数据。
属性填充率检核
用于检查最新元数据属性填充情况。一般技术元数据通过定期自动获取生产环境的数据即可,而业务元数据通常需要系统负责人或业务人员进行补充,可利用属性填充率的统计,来协助进行决策和问责。
组合关系检核
检查组合关系缺失异常的最新元数据。根据表的元模型定义,表可以由1或多个字段组成,那么利用组合关系检查,选择检查范围,即可将所选范围内不符合逻辑的数据检查出来。
icon元数据其他亮点功能介绍icon
icon数据标准定义icon

数据标准定义:数据标准是对数据的命名、数据类型、长度、计算口径、归属部门等,定义一套统一的规范,保证各业务系统对数据的统一理解、对数据定义和使用的一致性。数据标准属性:即数据的属性,一般包括业务属性、技术属性、质量属性、管理属性等,具体可根据实际需求来定义。

icon数据标准分类icon
icon数据标准管理价值icon
icon数据标准范围和来源icon
 
共享性高、使用频率高的字段需入标
监管报送或发文涉及到的业务信息需入标
结合数据使用情况,对于关键数据的字段尽量入标
数据应用有使用需求的字段需入标
与系统人员沟通其系统内重要信息来辅助入标判断
考虑到后期标准信息在模型工具上使用需要一定的覆盖度,迭代新增入标字段
icon数据标准产品功能概述icon

价值主张:建立规范的数据标准,消除跨系统的非一致性 特点:全过程覆盖

icon数据标准——标准集icon

同一类型的数据标准的集合,一般具有相同的属性,为方便对同类数据标准的属性进行统一管理。标准集属性:中文名称、英文名称、业务含义、标准主题、数据类型、数据长度、数据精度、管理部门等。数据标准:针对某个字段、某张表的具体的数据标准,有明确的属性值。

icon数据标准——新建标准方式icon
手工录入
对于少量标准的新增和修改,可以直接手工逐条操作。
从元数据拾取
直接引用现有系统的数据标准,在现有基础上进行修改和完善。
批量导入
对于大量标准的新增和修改,可以通过excel批量导入。
智能推荐
通过算法智能推荐需要制定标准的数据,快速完成标准的制定。
icon数据标准——标准评审icon
icon数据标准——发布审批icon

严格的发布审批流程,保证数据标准的严谨性,强大标准版本管理,掌握数据标准的变化,提高管理效率,同时支持历史版本的对比,复原。

icon数据标准——落地映射icon
icon数据标准——落地评估icon
icon数据标准其他功能icon
icon数据质量定义icon
icon数据质量问题产生原因icon

源系统业务人员录入不规范,且系统逻辑校核不严谨,导致大量低质量、空值数据。源系统设计有缺陷。跨表或跨系统有冗余字段但没有同步机制;逻辑设计问题导致特定情况下出现错误数据;关联性较强的流程设计缺乏有效衔接。历史数据迁移时操作不规范,导致数据不一致。系统升级改造,导致历史数据错乱。各源系统相同含义数据标准不一。数据增值过程中,每次加工转换产生了新的质量问题。

icon数据质量管理价值icon
发现数据问题
通过执行质检方案发现数据问题,找出数据问题的症结所在
监控数据
对数据进行监控,出现问题可以及时响应
数据预警
对数据质量问题进行预警,出现问题可以及时排查
数据整改
对数据进行清洗,提升数据质量
质量评估
对数据进行评估,可以作为数据管理过程中的重要指标进行考核
质量分析
分析数据质量问题,找出数据管理或数据系统中不合理之处
icon数据质量产品功能概述icon

价值主张:让数据清澈如水 特点:零编码、覆盖质量管理全过程

icon质量亮点功能介绍icon
icon元数据、数据标准、数据质量模块联动icon

总之,三大模块相辅相成,既作为基础为其他模块提供支撑,同时也通过其他模块丰富了管理手段。

1、元数据智能映射推荐对于数据标准落地是一个有效补充,同时也辅助了元数据的规范性管理。2、重复元数据分析对于数据标准的新建提供了支撑,反过来,新建的标准同时对元数据管理起到规范作用。

数据质量发现数据问题,通过元数据分析对该字段进行溯源,分析出问题数据的根源,辅助数据的整改工作。

根据数据标准中的值域范围、字符规范、是否为空这些属性来快速新建数据质量规则。这些规则的执行也给数据规范化管理提供有效支撑。

icon数据资产目录构建要点icon

编制企业数据资产管理目录模型,为数据资产的分类提供模板。说明:在数据资产分类中,以目录结合标签的形式登记数据资产,通常以系统主题、业务主题、组织架构主题3个维度作为目录视角,其它的维度作为标签。

icon数据资产运营流程icon

将运营的思想贯穿到数据管理的各个环节及流程中,以敏捷的方式让消费者快速获取到数据服务。

icon数据资产功能概述icon

价值主张:辅助数据资产盘点,提升数据价值 特点:多种编目视图、一体化数据服务

icon数据集成产品功能概述icon

价值主张:人人都是数仓工程师 特点:面向数仓、组件丰富、混合处理、易上手

icon数据集成应用场景icon

针对所有数据域 (客户、产品、位置等)进行清洗和匹配 所有项目类型 (例如,数据迁移、数据同步、数据仓库、数据治理)

icon数据集成——丰富的组件icon
icon数据集成——实时处理icon
多种数据源实时接入
支持库表、文件、MYSQL日志增量、Kafka消费者、实时SQL作为输入源头。
可扩展的实时脚本/接口
支持实时数据传输过程中的python脚本及Groovy脚本处理;支持实时JSON解析。
面向实时数仓的集成
支持表达式处理、实时聚合、实时过滤、实时清洗。完成实时数据传输过程中的转换需求。
丰富的数据实时输出
支持控制台输出、Kafka生成者、表输出及文件输出。
icon数据集成——数据脱敏算法icon

支持常用脱敏算法:固定值替换,数据模糊化,数据裁切、分段替换、MD5处理、哈希处理、随机填充、偏移值加密等。

icon数据集成——设计区、运行区隔离icon

设计区与运行区隔离,保障运行环境稳定同时,兼顾开发。发布机制,维持程序版本状态。

icon数据安全功能概述icon

价值主张:多方位保障数据安全 特点:丰富数据安全模式

icon数据安全——数据加密icon
icon数据安全——数据脱敏icon
icon生命周期管理功能概述icon

价值主张:管理数据生老病死 特点:灵活设计数据归档、销毁策略,保证系统数据存储效率

icon数据生命周期监控icon
icon广州禅城区政务服务数据管理局:数据治理平台icon

某区大数据统筹局自成立起一年多的时间已沉淀了3亿多条数据,随着跨部门数据应用的逐步增加,对某区大数据池的数据质量及数据管控效率要求越来越高,迫切需要解决信息分散、人工处理数据交换、数据标准不统一、数据不一致等问题。基于我司数据治理全栈解决方案,使用构建模型、配置规则、人工智能识别等方法对某区数据进行数据核查、数据清洗、数据更新及数据修复,并输出数据分析报告,提出改进建议,为政府部门、事业单位、企业、市民等数据使用者提供更优质、更高效的数据支持。

icon广州禅城区政务服务数据管理局:数据治理平台icon
icon广东荔湾政数局:政务大数据资产服务平台icon

广州市“四标四实”专项成果应用初步取得实效,根据全市持续深化平安有序规范城市管理专项行动相关要求,为整合荔湾区政务数据资源,广州市荔湾区城市社区网格化服务管理中心拟建设荔湾区统一的四标四实数据平台,响应国家大数据战略加快建设数字中国的学习精神和广东省加快推进“数字政府”建设的要求,为大数据时代的政务大数据管理和增值发展提供全面支持。

数据资产盘点
梳理政数数据资源目录,完善建立跨部门的数据共享交换环境,方便各部门申请、使用、管理、共享权限内的数据,实现市区两级政务数据共享交换。
数据资产治理
提升数据治理效率和准确率,降低数据治理成本,减少数据治理人工工作量,降低数据利用成本,有效提升数据利用效率和质量,进而有效促进各部门、街道/社区开展数据共享、交换、利用的积极性。
数据资产应用
构建业务模型和分析模型, 结合5G、数据挖掘、人工智能、物联网分布式数据存储等技术,为经济、民生及其他政府重点关注热点问题提供辅助决策,形成可靠有效的示范应用。
数据资产管理运营
通过数据管理运营的实施,为政务服务优化、智信城市、粤港澳大湾区服务、营商环境优化以及部门行业应用等重点专项领域,提供数据管理运营的支撑保障。
icon四川凉山州人民政府:政务信息资源共享交换平台icon

简化政府流程、提高服务效率一直是政府改革的重要内容,凉山州人民政府改革不断深化“互联网+政务服务”,让“数据”和“干部”真正跑起来,让群众“少跑路”“不跑路”

icon临矿集团:集团级数据治理平台icon

山东能源临矿集团率先在煤炭行业实践大数据建设,响应山东省号召积极开展新旧动能转换,将大数据、云计算、人工智能、工业互联网等技术与企业融合创新,促进企业的精细管理、精准决策、精益运营。

icon临矿集团:集团级数据治理平台icon

我们为山东能源临矿集团建立了集团级大数据资产平台,运用大数据技术实现数据采集、清洗、分析建模,实现了集团全量多源异构数据采集,并对核心的人力、财务、设备、煤质、生产安全数据进行数据治理,形成高质量的数据资产。

icon国家电网某子公司:数据资产管理平台icon

国家电网某全资子公司深入学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想,坚决落实国家电网有限公司、省委省政府各项决策部署,始终牢记肩负的重大政治责任、经济责任和社会责任,自觉将发展立足点和着眼点放在地区经济社会发展的现实需要上,全力推进全省脱贫攻坚、绿色发展、灾后重建、新能源基地建设、乡村振兴等重要任务,全力以赴为建设幸福美好新生活贡献力量,各项工作取得显著成绩。

icon国家电网某子公司:数据资产管理平台icon

2020年已完成公司55套信息系统的数据盘点,共计盘点有效业务表11.2万张,涉及字段412.9万个,梳理系统功能清单8123条,并完成系统功能清单与有效表的挂接,编制形成55套系统8123条数据资源目录清单。

icon时代中国:数据资产管理系统icon

时代地产,中国房地产百强企业,华南地区最具影响力之一的房地产开发企业。公司自1999年成立,逐渐发展成为以住宅地产为主、商业地产和物业管理为一体的集团企业。业务辐射广州、佛山、珠海、中山、清远以及长沙等经济发达城市,已成功开发了30多个房地产项目,为超过8万个家庭提供了高品质的生活居所。

客户痛点
• 数据纸质化,时代控股集团比较重视业务,很多数据都在纸上;
• 数据获取难,单客户数据价值大,而数据获取成本太高;
• 数据不共享,集团、公司、项目数据不共享,数据统计口径不统一,数据价值低。
icon数据治理项目列表icon
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