数据开发治理平台 EasyDataEasyData是网易数帆基于数据生产力方法论打造的一站式数据开发治理平台，在业内首先提出并实现开发治理一体化。强调可持续集成、可持续交付、可持续部署的DataOps数据开发能力，提供数据集成、数据开发、任务运维等产品。结合包括元数据管理、数据标准、指标系统、数据建模等在内的DataFusion数据治理能力，聚焦企业数字化转型，深挖数据价值，提升企业数据生产力。
架构图：
八大核心亮点
数据传输（离线）用于多种异构数据源之间的数据交换，可实现各部门业务数据在应用层面的互联互通和信息共享。数据传输采用分布式的架构，可以从容应对大数据量的数据传输需求。
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功能亮点产品效果相同参数，重复配置
分库分表批量抽取场景：企业各地分公司的业务数据会按照公司的统一格式存储在各自独立的业务系统，并定期导入总公司指定的数据库用于后续经营分析。各分公司的业务数据库的数据特征为:数据源类型相同、ip不同、库表名称符合特定规律、表结构一致。在此场景下，如果需要抽取各分公司表结构相同的业务表时，需要重复创建几百个仅数据源名称不同的传输任务，极大影响了开发人员的开发效率。
模板任务，一次搞定
数据传输（实时）作为Easy Data的基础模块，提供高效稳定的数据实时同步能力。基于Flink CDC插件二次开发，能够实时捕获数据变更，并将复杂的配置逻辑封装为简单直白的向导式操作界面，降低开发成本，支持单表对单表、多表对单表、多表对多表的实时同步应用场景。
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功能亮点产品效果重复配置，效率低
同样的CRM、ERP系统数据分布在不同数据中心，同样的采集任务需要反复配置，手动操作工作量大。
无数据过滤索引的大表全量采集耗时长，数据库抽取压力大
配置自动化，提升作业开发效率
实时捕获数据变更，采集更高效，数据库压力有效降低
离线开发作为EasyData的基础模块，离线开发提供大规模数据存储与计算能力，可选择搭载其它产品完成数据集成、数据研发、数据治理、数据服务等功能，灵活满足客户的各类场景。
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功能亮点
产品效果在数据开发过程中，节点参数、任务参数、运行参数都需要进行参数配置，如果对每个任务进行单独的参数配置，尤其当这些参数是公共参数时，一旦修改参数，则需要重复修改每个任务上的参数，大大影响了开发效率，且无法统一管理参数。
依赖关系手动维护，易缺失
任务开发过程中，需要梳理任务上下游的关系，并对存在依赖关系的任务进行依赖配置。实际开发中，任务数量规模较大，依赖关系错综复杂，一旦任务依赖配置缺失，会导致任务空跑，下游数据出错，影响客户正常业务。
数据迁移成本大，安全无法保障
随着企业规模的增大，异构数据不断增多，急需一种企业数据架构平台去支持海量的、多来源的、多种类的数据存储，同时还需支持对数据进行快速加工和分析。数据湖是一种很好的选择，但是结合实际情况，考虑成本和安全等原因（例如历史数据迁移成本较高），这样的做法并不可行。
调度模板固定无法满足特定行业
一般来说，用户的业务活动每天都会产生大量的业务数据，在离线开发过程中通过按天调度就能满足该类常见。但是在某些特定的行业领域，例如金融、券商的交易数据只会在交易日产生，在这种情况下使用传统的按天调度模式，需要对非交易日下的加工逻辑进行特殊处理，造成大量的计算资源浪费。
依赖关系智能推荐，高效准确
任务依赖智能推荐功能，基于SQL解析以及任务血缘识别任务间的依赖关系并在配置依赖过程中自动推荐给用户，避免了任务依赖漏配或者错配，提升了开发人员开发效率，保障了任务的开发质量。
物理分散，逻辑集中，无需数据迁移即可统一管理
调度日历灵活选择调度日期，适配金融券商调度场景
实时开发实时开发是一款由元数据驱动的湖仓一体产品，最低支持亚秒级数据延迟，在保留开源Flink灵活拓展能力的基础上，实现一体化、平台化，显著降低用户使用与日常运维的门槛和成本，实现业务技术完成闭环，还原真实业务诉求，赋能场景提供价值。。
架构图：
功能亮点
产品效果无血缘，任务故障排查效率低，恢复困难
支持查看血缘关系，通过CP/SP进行任务恢复
任务运维中心离线任务的运维平台，致力于提供高效、智能、功能强大的运维能力，辅助运维人员快速完成任务的运维工作。
架构图：
功能亮点
产品效果异常数据下游节点手动干预，无法有效阻止脏数据扩散
自动识别下游相关节点统一冻结，故障排除依次解冻，自动化功能提升运维人员工作效率
冻结池功能可对产生异常数据的源头节点进行冻结，并将其相关的下游所有节点自动加入到冻结池中一同冻结。当产生异常数据的问题修复后，可对冻结池中的节点进行依次解冻确认产生正常实例。通过冻结池能够有效地防止脏数据的扩散，提高运维人员的工作效率。
数据治理数据治理是数据生产力方法论中紧扣业务价值的环节，EasyData对数据开发的内容结果进行持续化运营动作，并结合产品层面数据标准建立、业务指标定义、元数据模型设计、数据质量校验稽核、安全中心权限管理等能力，使底层数据可无缝服务上层企业业务需求，实现围绕业务场景的数据价值持续释放。
数据标准在数据治理中作为“标杆”进行衡量，通过导入行业标准与挖掘企业已有数据标准，实现标准的管理、执行、反馈、优化全环节管控，帮助企业在数据使用的过程中建立一套贴合业务场景诉求的数据标准，并通过与数据质量、模型设计、元数据等模块打通深度结合至开发过程，将标准的业务价值落在实际开发过程中。
架构图：
功能亮点
产品效果无统一质量稽核标准规则，导致数据开发质量差
打通标准和质量，保障质量稽核规则统一，提升开发质量和效率
将数据标准与数据质量中心进行关联，用户在模型构建中引用标准数据项作为字段，数据项根据定义号的值域及格式，可直接作用于质量稽核规则，无需开发人员挨个配置，在产品层面上实现了稽核规则的统一，提高了开发质量和效率。
指标系统数据治理中业务端的直接对接入口，帮助企业解决多业态下指标口径不一致问题;通过提供业务/技术双角度在数据治理体系中构建唯一口径，进行“定义一开发-应用”的全生命周期覆盖，实现不同业务部门下指标“一见即得”，助力数据模型规范设计。
架构图：
功能亮点
产品效果缺乏治理流程且指标治理要求差异性大
指标仅停留在开发阶段，没有完整的生命周期管理，且不同用户对指标治理流程的诉求不一致，无法发布为真正的指标数据资产。
不同角色的用户查找指标困难
一般指标按照指标域或业务过程进行组织，对于数据开发人员是比较友好的，但是对于数据管理者而言，可能更关注与指标的权属部门等信息，因此缺乏针对不同用户的指标编码方式。
提供灵活的指标治理流程配置，建立完备的治理流程
建立指标资源目录，选择适合你的方式查找指标
是对于数据管理者而言，可能更关注与指标的权属部门等信息，因此缺乏针对不同用户的指标编码方式。建立指标资源目录，选择适合你的方式查找指标：通过引用标准资源目录或指标系统自定义的资源目录，为用户提供灵活的、多维度的指标编目方式，在指标注册发布时进行多角度分类，如按照指标域、业务过程、应用系统、来源部门等分类方案对指标进行组织，让不同角色的用户按照自己的方式找到想要的指标，解决了取数用数难的问题。
模型设计中心数据治理中的桥梁环节，通过企业数仓的标准化建模可将数据标准与指标口径落实到具体的业务开发过程，实现标准与数据的-一对应;通过主题域与分层的设计，对数仓建设过程提供指导，并对已有模型进行持续监控，为企业提供模型使用与优化建议。
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功能亮点
产品效果外部数据系统无法统一管控建模
解决数据孤岛问题，外部数据系统统一管理、统一建模
数据质量中心数据治理中的验证环节，通过事前定义监控规则、事中监控数据的生产过程、事后评估和问题追溯，实现数据质量问题发现的“全面化、自动化、在线化”，从而将业务规范落实到数据开发的每一环节，为企业提供数据治理全生命周期的监管能力。
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功能亮点
产品效果数据质量出现问题，缺乏及时报警响应机制，往往是先发现后治理，再进行任务返工，耗时耗力影响数据产出和决策。
质量稽核规则标准不统一，字段闽值设置不一致
质量问题难以追溯分析
质量问题发生后需要知道具体哪些数据发生问题;对于表质量情况，不同角色的用户关注的细节点不同;同时业务人员和数据治理专员等有定期检查和盘点的需求。
标准自动生成质量规则，保证规则一致性、准确性
提供丰富的事后数据评估和问题追溯手段
安全中心依托数据等级、用户等级相匹配的数据使用策略，更智能便捷的数据脱敏和数据加密应用能力，帮助用户快速构建基于数据内容的安全能力，满足企业各种场景的数据安全需求，采用系统预制的各种参数，无需过多配置即可直接使用。
架构图：
功能亮点
产品效果针对存储着大量敏感用户数据的企业，如果数据泄露将面临严重的财务或法律问题。
缺乏灵活的权限管理
只有管理员视角、缺乏用户视角的权限管理，容易导致权限的申请、续权、回收不灵活，数据使用成本高。
缺乏全平台操作审计
对于所有子产品无法进行操作审计，一旦发生风险行为，不仅无法及时预警，更无法追根溯源。
灵活细致的权限管理
安全中心提供用户和管理员双视角的资源权限管理，支持用户自定义权限审批范围和审批链路，让用户更灵活地完成资源权限申请、续权和释放等操作。可以降低数据使用成本，提高数据使用效率。
细粒度的操作审计
提供最细粒度的功能操作日志功能，结合操作审计功能，可以对高危行为进行预警，为事后追责保驾护航。
数据资产地图基于元数据提供各类数据检索、数据血缘、数据资产目录、元数据采集和管理、元数据详情查看等功能，旨在帮助用户更加方便快捷的找数、用数。
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功能亮点产品效果对于企业来说数据的负责人是谁、数据的安全性如何、数据的质量如何、数据是给谁用的、谁更改了数据等等，这些问题都需要元数据管理进行解决。元数据的缺失导致业务人员看不懂表，如何使用表。
数据分散，找不到想要的数据
随着业务的快速发展，海量数据日渐堆积，用户找数犹如大海捞针，数据无规则、乱序平铺，用户不知道想要的数据究竟在哪里，业务存在哪些数据可用。
数据链路不清晰，影响范围难评估
由于企业业务干变万化、上下游依赖关系复杂，实际数据生产链路之间往往也存在着错综复杂的血缘依赖关系。但由于数据链路不清晰，导致某节点变更后无法评估下游影响范围，或者下游数据异常，无法追湖上游形成异常的原因，给数据开发及治理带来困难。
统一数据资产目录，多业务视角快速找数
全链路的数据血缘，开发治理有依据
全链路的数据血缘以可视化DAG图的方式，供用户快速查看数据的上游形成来源、下游使用去向，能够清晰的掌握数据的完整流向。当某环节出现数据异常时，能够及时根据血缘关系快速评估影响的下游系统范围、上游数据问题原因追溯等。此外，通过数据血缘也可查看数据被下游系统使用的情况，若没有使用可以考虑将数据下线来释放存储计算资源等，给数据成本治理起到重要的参考作用。
数据治理360数据治理界的360，可以定量评估数据资产的成本、价值、质量、安全和规范。助力企业优化数据成本，赋能业务，节约资源。
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功能亮点
产品效果数据资产治理捉襟见肘，缺少明确治理目的事倍功半
为了更好的支撑业务，真正解决业务线的治理痛点，同时也为了能将业务线积累的治理方法更好的沉淀在产品中，结合多业务线的治理痛点，建设了数据治理360平台，先从计算和存储方面入手，对无用数据进行分析和统计，提供对推荐下线表快速治理的入口，对任务实例进行细化分析，将资源消耗转化为费用，量化治理成效。
六个维度监控资产健康，准确高效进行数据资产治理
数据服务一站式自助数据服务平台，提供快速将数据表生成数据API的能力，致力于丰富、便捷、高效的产品功能，旨在打造让API开发零门槛的企业级API产品。
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功能亮点
产品效果安全管控缺失，API调用存在数据泄露的风险
对于临时性搭建的API服务，缺乏安全管控，在通过API进行数据调用过程中，存在数据泄露的风险，通过API的数据传输方式变得不可信、不敢用，降低数据开发工作人员的效率。
单个API使用场显受限，二次加工增加工作复杂度
缺少上层应用血缘链路，数据应用效果无处可循
在传统API开发过程中，数据团队更多的关注于将数据表构建为API开放给业务人员使用，但业务发展迅速，变更频繁，API送代速度快，重构成本高，已开放出去的API是否还在使用，使用效果如何无从得知，增加了API的维护成本，无法对API进行治理。
多重管控策略，解决API服务安全问题
数据服务通过支持流控策略，限制单位时间内最大调用次数保障API的稳定调用；通过黑白名单访问策格，保证仅授权或被禁止的IP地址实现调用或无法调用API的数据的需求；通过报警策略，时刻监控重要性API的调用状态，满足应用方平稳顺利的数据使用；通过控制行/列级权限，实现API开放的灵活性和安全性，让开放出去的数据能真正作用在业务使用中。
服务编排能力，实现API之间的串并行等复杂逻辑处理，提高API使用效率
数据服务通过提供服务编排能力，支持在画布中拖拽API节点、python节点、条件判断节点和UDF节点，实现将API参数进行复杂的逻辑处理，满足业务多种数据使用需求，由原本调用API后进行二次开发转变为只需要调用服务编排API，极大的提高了数据开发效率，简化了业务方使用数据的复杂度，进一步降低了数据API的开发门槛。
构建全方位API血缘链路，提供API调用详情，让API的价值有迹可循
案例实践及荣誉资质数据开发及治理平台EasyData目前已支撑金融、零售、制造、交通物流、运营商等多行业客户的大数据业务，在技术先进性、性能优越性、产品成熟度及安全可靠性等方面均得到了验证。
东北证券
价值收益
浙江电信
价值收益
九州通
价值收益
中国南方电网
价值收益
记忆科技
价值收益百胜软件E3全渠道中台，联结企业前端业务触点和后端供应链系统，企业分销管理系统帮助企业实现全渠道资源、业务一体化融合，降低运营成本，提高订单、库存等作业效率，真正实现重构人、货、场、财。
企业级高性能PHP框架
分布式系统
自定义配置流程
线上线下全渠道业务支持
敏捷数据管理平台软件（ADM）是上海上讯信息技术股份有限公司（以下简称“上讯信息”）自主研发的，主要面向金融、运营商、政府、能源、医疗等行业打造的全生命周期数据安全管理软件产品，用于数据备份、备份数据恢复验证、测试数据交付和静态数据脱敏等应用场景，可为企业上、中、下游数据的高效使用和安全管控提供一套整体解决方案。
支持多种敏感数据源
敏感数据自动识别
数据关联关系保持
具备丰富脱敏算法
腾讯轻联零代码应用集成与数据集成平台，腾讯云iPaaS是一个以腾讯云为技术基座，背靠300+伙伴生态，通过核心的图形化开发界面，专注于系统集成、数据融合、SaaS集成、MQ消息集成、API全生命周期管理的新型云集成服务平台。
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