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数语科技数据治理平台

数语科技数据治理平台，通过模型工具，将数据标准落地，从源头统一管理数据开发和应用开发。通过AI算法，基于知识图谱和数据地图，自动盘点企业数据资产，发现数据质量问题。 通过数据治理和资产盘点，基于统一数据授权，统一提供数据资产服务，打造数据应用。
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数字化产品数据开发与治理数语科技数据治理平台
icon通过数据治理可解决企业数据质量常见问题icon
数据口径不一致

同一类型的数据存在多头录入的现象，且没有统一标准，造成数据不一致、不完整等问题；数据统计口径不一致，部门间数据打架。导致数据可信性降低；在业务系统建立过程中缺乏数据标准规范指导，数据管控不到位，数据质量难以保证。

数据质量知识库管理缺少

在质量问题处理完成之后，无发对处理的对象、方法、解决方案、成功经验等知识进行总结。知识库管理无法支持对数据质量管理的知识进行沉淀、优化和推送。

数据家底全貌不清

有多个业务系统，各个系统中的数据总量、数据分布等情况不清晰；没有“统一的数据资产目录”来准确识别这些数据资产；不知道谁拥有和管理数据，无法联系相应的数据负责人。

数据质量评价体系缺失

未按照数据质量的六性（完整性、及时性、准确性、一致性、唯一性、规范）对每个领域的数据质量进行体系的检测和评估，数据质量评估无法量化导致无法校验数据治理效果好不好。

质量问题数据无法支撑运营看板

数据质量只是监控到实时的数据，历史的数据无法保存，数据问题也无法按照六性归类，无法支撑数据质量运营看板来做数据决策。

数据质量问题管控无法闭环

公司系统数据对标和落标工作的无法效管控，监控到的数据问题无法达到转发及处理的有效闭环管控。

icon数据治理与数据中台的关系icon
icon数据治理建设路径icon
iconDatablau 的理念和特点icon
事前事后结合，构建智能数据资产生态
数据生产规范化 事前管控
数据标准落地 通过模型工具，将数据标准落地，从源头统一管理数据开发和应用开发。
数据治理智能化 事后智能盘点和监控
通过AI算法，基于知识图谱和数据地图，自动盘点企业数据资产，发现数据质量问题。
数据资产服务化 统一数据服务，治用结合
通过数据治理和资产盘点，基于统一数据授权，统一提供数据资产服务，打造数据应用。
iconDatablau 产品体系icon

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。

icon平台数据关系架构icon
iconDatablau Data Modeler 企业级数据建模工具icon
通过对关系型、NoSQL、ERP数据源的数据模型自动抽取帮助企业理解和管理数据孤岛。通过可视化画ER图的方式设计数据库。 应用数据标准到数据库设计。支持多人协作的数据建模跨部门共享数据模型。同时，周期性监控实际数据库与数据模型的一致性，管理数据库中文界面全新设计，更适合国内企业现状和使用习惯。
信创产品、自主可控，自有知识产权
融合了数据治理理念，集成到到开发流程中（DDM 脚本发布到用户的开发平台或模型直接对接数语的D3开发治理一体化平台），进行开发态的源头治理，解决标准落地的难题
icon数据模型管控：数据标准落地的智能化利器icon
icon数据建模工具功能架构icon
icon全生命周期的数据中台数仓模型管控体系icon

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.

icon建设以模型驱动的数据中台体系icon

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。

icon元数据的定义与分类icon

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。

icon元数据管理功能架构icon
icon支持多类型的采集和管理icon

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。

icon血缘链路关系自动化解析icon

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。

icon元数据的多维度展示icon

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

icon元数据管控与模型管控联动icon

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。

icon元数据管理的使用场景icon
icon数据标准化范围icon
icon数据标准管理功能架构icon
icon数据标准的统一管理icon

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。

icon标准落地要因地制宜icon
icon数据标准智能推荐icon

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。

icon快速搭建数据标准体系icon

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。

icon数据标准落地检核icon

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。

icon数据质量管理功能架构icon
iconDatablau数据质量问题管理流程icon
icon数据质量驾驶舱icon
icon数据资产管理过程及步骤icon
icon数据资产管理功能架构icon
icon数据资产目录体系构建icon
1、数据资产目录导航：按资产类型、资产主题域、资产热度提供快捷导航，支持数据资产“百度式”搜索查询；
2、数据资产知识图谱：以智能化、自动化的形式提供从业务、部门、数据库、表和字段的全链条展示，可利用知识图谱等相关技术挖掘数据价值，不断完善数据资产；
3、快捷、完善、易用的数据资产维护管理功能：以直观易用的形式提供了数据资产目录的权限管理、共享访问管理等功能，操作学习成本低。
icon数据资产分析与运营icon
icon数据安全管理体系icon
icon数据的过滤与脱敏icon
icon数据安全大屏展示，数据资产安全管理可视化管理icon
icon数据服务管理功能架构icon
iconAPI运维与监控icon

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

icon数据仓库治理一体化架构icon

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。

icon指标管理功能架构icon
icon血缘与质量：指标的数据加工关系，链路数据质量影响分析icon

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。

icon服务客户icon

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