通过数据治理可解决企业数据质量常见问题数据治理与数据中台的关系
数据治理建设路径
Datablau 的理念和特点
Datablau 产品体系构建数据标准体系，结合数据模型管控，从源头到指标的端到端治理，配合质量管控体系，实现资产自动盘点，最后通过数据仓库和服务，达到数据资产变现目的。
平台数据关系架构
Datablau Data Modeler 企业级数据建模工具
数据模型管控：数据标准落地的智能化利器
数据建模工具功能架构
全生命周期的数据中台数仓模型管控体系将DDM纳入开发投产流程中，使用平台提供的典型能力进行进行模型设计、开发测试和投产。2个关键阶段：1. 开发测试结束后的预投产阶段进行模型的评审，保证信息补全率和落标率。见下图的步骤9.2. 投产后的后督管理，报告投产后的模型不一致情况。见下图的步骤12.
建设以模型驱动的数据中台体系通过对数据中台模型的管理，实现从孤井式的代码开发，到模型驱动的代码开发阶段的转变。实现了模型驱动的数据模型资产化，开发过程可审查，代码质量可靠性等转变，使中台成为企业数据资产的沉淀和发布中心，进而形成行业模型的影响力。
元数据的定义与分类元数据：是指对数据资产进行汇总、描述、分析并提供可视化血缘分析、影响性分析能力，实现更方便检索、使用或管理的结构化数据。元数据是数据资产共享和交换的基础与前提，可以被视为公司信息资源地图，指引信息资源的获取与访问，从而提升公司数据资产的可用性。
元数据管理功能架构
支持多类型的采集和管理支持企业复杂异构数据源的智能采集，可根据业务需要扩展元数据属性，支持元数据采集配置以及周期性调度作业，调度作业状态查询；自动监测版本生成差异报告；基线模型绑定，任务监控，生产库事中校验；支持质量分析与关联分析等，并支持结果导出。支持API对接。
血缘链路关系自动化解析Datablau 血缘解析工具可以形成表级和字段级的数据血缘关系信息，可以追踪完整链路来源，可视化的呈现数据的完整的流转关系，同时支持人工的完善与修正。
元数据的多维度展示支持多角度、多维度的展现元数据详细信息，包括基本信息、字段信息、采样数据、血缘关系、知识图谱、API接口服务信息、数据质量信息、变更历史、评论信息
元数据管控与模型管控联动基于Datablau DAM的元数据库和模型库，应用模型自动比较引擎功能，将模型库中设计态模型与元数据库中运行态模型进行比对，获取模型差异，及时发现“模型两张皮”情况，并通知相关方处理“两态模型”不一致问题。
元数据管理的使用场景
数据标准化范围
数据标准管理功能架构
数据标准的统一管理数据标准设计思路 – “从无序到有序”，建立基础数据的标准规范体系。
标准落地要因地制宜
数据标准智能推荐使用无监督机器学习算法进行语义识别，建立标准相似度模型，计算相似度估值，进行批量推荐。通过机器学习等智能算法盘点数据之间、数据与标准之间、标签与数据之间的关联关系，通过自动化盘点智能推荐元数据标准。
快速搭建数据标准体系根据聚合算法，基于元数据扫描，自动归类相似度高的属性并智能提取数据标准，自下而上快速搭建结合实际数据情况的标准体系。
数据标准落地检核数据标准落地到系统，周期性检验数据标准落地到元数据中情况，对数据标准落地情况进行评估，自动盘点核标情况并跟踪问题。
数据质量管理功能架构
Datablau数据质量问题管理流程
数据质量驾驶舱
数据资产管理过程及步骤
数据资产管理功能架构
数据资产目录体系构建
数据资产分析与运营
数据安全管理体系
数据的过滤与脱敏
数据安全大屏展示，数据资产安全管理可视化管理
数据服务管理功能架构
API运维与监控通过API接口的定义和管理，为数据服务的自助取数用数提供便捷
数据仓库治理一体化架构DDM是数语科技2020年发布的数据模型管理工具，实现经典范式和维度模型建模理论，统一管理模型资产。通过D3把模型开发，数据开发，数据运维进行一体化管理，同时将数据治理更深的融入到具体开发工程化中，让数据仓库更规范，更可控，质量更高。
指标管理功能架构
血缘与质量：指标的数据加工关系，链路数据质量影响分析通过创建好的指标，查看分析指标所对应的血缘情况，明确知道指标来源于哪里，由哪些指标计算得到，同时支持样式的切换。
服务客户
云徙i-Digital Engine数字中台丰富的业务实践后，采用领域建 模的方式沉淀业务共性部成为中 台中心，实现能力共享，通过OneID技术统一用户数据、 商品数据、订单数据、营销数 据，打破烟囱式系统带来的数据孤岛
功能完备
安全可靠
数环通是一款专注于数据集成与流程自动化的应用连接器，通过自研引擎，与各个平台或者服务完成对接，从而打通数据孤岛，实现数据的跨系统自由流转，让数据真正成为企业的核心生产力。
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