袋鼠云数据资产DataAssets_湖仓数据资产管理平台

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袋鼠云数据资产DataAssets

袋鼠云数据资产DataAssets，全方位数据资产管理平台，通过元数据管理、数据标准规范设计、数据质量提升数据热度和成本计算，优化数据生产成本、量化数据收益价值，广泛应用于湖仓建设的中后期阶段。

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数据资产管理的终极目标 icon

随着企业数字化转型的深入，数据体量爆炸式增长。如何控制数据生产成本、发现有价值的数据，提高数据ROI，成了企业数字化转型中后期的关键任务。

目标实现路径上的难题 icon

如何发现恶性成本因素

• 规范、标准体系缺失如何建设
• 数据重复建设如何发现
• 数据质量低下如何提高

如何梳理数据分布

• 没有体系化地梳理数据分布找不到想要的数据
• 缺乏元数据信息，找到却又不理解数据

如何量化生产成本

• 大量的沉默数据存储如何处理

• 冗余的数据计算资源如何分配

• 大量的人力投入和产出对比

如何分析数据价值

• 无法统计数据使用情况，无法判断数据热度
• 缺乏数据血缘关系，难以掌握数据流转情况

方法论+工具的结果

如何梳理数据:元数据管理 icon

目标一：明确有哪些数据

•梳理数据来源:业务数据、湖仓数据、应用数据
•设计数据目录:根据业务线、主题域设计目录结构

目标二：理解这些数据的作用

• 提供完整的元数据信息帮助理解数据

• 提供元数据管理维护的配合功能

目标三：便捷统一的查询入口

• 全局统一的元数据查询入口

• 便捷灵活的查询方式，帮助用户快速找到想要的元数据

如何提升数据规范性:数据标准+数据模型 icon

如何提升数据质量

如何量化数据价值

产品定位:湖仓数据资产管理平台 icon

数据资产·DataAssets

DataAssets，全方位数据资产管理平台，通过元数据管理、数据标准规范设计、数据质量提升数据热度和成本计算，优化数据生产成本、量化数据收益价值，广泛应用于湖仓建设的中后期阶段。

产品架构

产品特点:统一平台以达到治理闭环的效果 icon

接入元数据进行管理

元数据查询

数据标准管理

数据模型管理

标准化

在建表前完成模型规范、数据标准的设计。

自动化

根据模型元素自动拼接表名，根据数据标准自动带入字段信息。

规范化

模型上线需要经过发布、审批等流程管控。

数据质量管理

质量分析

□ 自定义存储问题数据明细，辅助开发人员修改调整数据。

□ 质量报告可有效反馈数据质量趋势和数量问题。

任务执行

□ 强规则校验不通过，可可阻塞下游任务的继续运行，有效避免脏数据的扩张。
□ 多规则可自定义拼接方案，有效提升执行效率。

规则配置

□ 内置标准的完整性、准确性、规范性、唯一性等规则模版免代码配置。
□ 对于复杂场景同样支持自定义SQL逻辑。

数据治理

数据安全

数据权限管理

可面向不同用户以数据源、数据库数据表的维度进行权限分配，支持到行列级别的权限分配。每个用户可查看到自己有权限的数据列表，并可针对无权限的数据表进行权限申请。

数据脱敏管理

对于一些敏感数据，用户可以配置并应用相关脱敏规则，杜绝敏感数据泄露问题，更好的服务数据安全。用户在预览某张表的数据内容时，敏感字段数据会自动进行脱敏处理。

数据分级分类

根据分级结果可对数据进行权限访问控制，如数据加密、数据访问权限等功能，来更好地管理和使用元数据。用户可以对字段做分级设置，支持手动、自动对字段进行分级。

产品价值

梳理/管理企业数据

全面采集、管理、盘点数据，让大家知道并理解企业有哪些数据。

提升数据规范性

建设数据标准体系，通过数据模型的自动引入，完成规范的模型设计。

提升数据质量

通过事前规则配置、事中规则执行、事后质量报告及时发现问题数据，有效避免问题的影响扩散。

量化数据价值

通过分析数据的成本、收益，合理评估每份数据的价值。

金融:某支付集团一站式元数据管理平台 icon

金融:某银行数据质量治理提升项目 icon

制造:某芯片制造企业统一数据资产管理平台 icon

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数据资产梳理

敏感数据发现

数据分类分级

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