数据资产管理是促进数据价值提升的有效手段,当前数据资产管理面临历史数据结构难以追寻,数据关系混乱;数据标准不一,多源数据难以融合;数据实时变化,数据难以动态统一等一系列问题和挑战。
美林“数据资产图谱平台”是一款面向企业级用户的新型数据资产管理平台。平台以提升数据资产价值为根本,以建设智慧型企业为导向,以人工智能和知识图谱技术为核心,面向企业业务人员和数据分析人员,为企业提供基于业务关系的数据资产管理能力,有效解决数据资产管理问题,推动企业业务流程优化和数据共享融合,促进数据资产价值提升。
1.关系发现
采用逆向工程,从历史数据中自动发现数据存储结构、表关系及数据与业务关系,智能化业务及数据梳理工作。
2.数据融合
以业务关系为基础,帮助企业对不同来源、不同标准数据进行有效融合,实现企业数据的全面贯通。
3.动态感知
动态感知数据变化及其对业务和数据的影响,时刻保持数据与业务一致以及相关数据的动态统一。
4.自助分析
提供面向大众的自助数据分析工具,帮助用户在无需编码的情况下快速完成数据分析工作,降低数据分析工作门槛。
1.数据资产标准管理
以构建数据与标准之间的转换关系为目标,避免传统数据标准管理先定义后整改所带来的历史数据及系统改造实施难题,有效实现多源数据统一融合。
2.数据资产生成管理
理清数据生成及流转脉络,构建企业知识图谱,掌握企业数据资产全貌,为企业数据从生成到消亡的全生命周期管理提供工具支撑。
3.数据资产应用管理
梳理业务与数据关系,准确掌握业务执行在数据上的实际呈现,有效促进业务协同及跨专业数据资产应用,切实发挥数据资产价值。
4.数据资产维护管理
以数据动态感知为手段,实时监控捕获数据变化,并根据数据变化对相关数据进行同步变更,保证数据资产的动态统一,提升数据资产维护管理能力。
5.数据资产质量管理
基于版本管理方法,实现对数据关系图谱、业务关系图谱、企业知识图谱的版本管理控制,有效记录版本的演变及维护过程,为数据资产管理提供溯源、复查的能力,提升数据资产质量。