依据国家标准、行业标准、地方标准,建立科学、客观的数据质量评价体系,充分运用大数据相关技术和机器学习相关算法,实现海量信息的异常探查和智能修复,实时监控数据质量波动,以数据质量通报和考核为抓手,建立数据状态可感知、数据问题可追溯、质量责任可落实的数据质量管理体系和运营体系。
提供标准制定、审批、发布、执行、修订和废止的全流程管理,助力客户建立规范的数据标准,保障大数据平台数据的规范性、完整性、准确性和一致性,为后续质量检查、数据安全管理提供依据。同时,提供数据标准的落地评估和应用分析,以及标准版本升级的流程管理,实现对数据标准贯标工作的全面管控,促进标准落地执行。
以DCMM、DAMA等数据管理理论为指导,以“理采存管用”为实践方法论,涵盖数据集成、元数据、数据标准、数据质量、数据安全等数据治理能力域,轻松落地数据标准,全面提升数据综合治理能力,激活数据核心价值,释放数据红利。
为政府和大型企业而研发的集库表交换、文件交换、API交换于一体的数据交换全生命周期的管理平台,是增量和全量数据抽取、传输、交换、同步以及整合的一站式解决方案,主要解决跨部门、跨网络、跨层级、跨系统的数据交换传输以及落地数据中心的需求,帮助客户构建数据中心、数据仓库,打造部门级、企业级星型和网状数据交换体系。
依据国家标准、行业标准、地方标准,建立科学、客观的数据质量评价体系,充分运用大数据相关技术和机器学习相关算法,实现海量信息的异常探查和智能修复,实时监控数据质量波动,以数据质量通报和考核为抓手,建立数据状态可感知、数据问题可追溯、质量责任可落实的数据质量管理体系和运营体系。
提供标准制定、审批、发布、执行、修订和废止的全流程管理,助力客户建立规范的数据标准,保障大数据平台数据的规范性、完整性、准确性和一致性,为后续质量检查、数据安全管理提供依据。同时,提供数据标准的落地评估和应用分析,以及标准版本升级的流程管理,实现对数据标准贯标工作的全面管控,促进标准落地执行。
以DCMM、DAMA等数据管理理论为指导,以“理采存管用”为实践方法论,涵盖数据集成、元数据、数据标准、数据质量、数据安全等数据治理能力域,轻松落地数据标准,全面提升数据综合治理能力,激活数据核心价值,释放数据红利。
为政府和大型企业而研发的集库表交换、文件交换、API交换于一体的数据交换全生命周期的管理平台,是增量和全量数据抽取、传输、交换、同步以及整合的一站式解决方案,主要解决跨部门、跨网络、跨层级、跨系统的数据交换传输以及落地数据中心的需求,帮助客户构建数据中心、数据仓库,打造部门级、企业级星型和网状数据交换体系。