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2019-12-04 06:22:26 | 作者: admin

随着人工智能时代的到来,数据的重要性不言而喻。然而,数据量和数据维度的增加不仅扩大了企业数据资产的原始信息,也给数据资产的管理和数据的有效利用带来了巨大的挑战。在美国,大约三分之一正在进行数字转换的企业由于未能有效利用数据来推动业务增长,数据支出有所下降。

对于企业数据经理和数据用户,他们最关心的是:

数据使用状态:数据来自哪里?谁在使用这些数据?使用场景安全吗?

数据表示的含义:相同的数据名称是否从不同的来源定义一致?数据转换是什么意思?

数据是否正确:经过多次转换后,分析结果能否指导决策?

现在,数据治理技术可以用来解决这些问题,即使用一组产品工具进行数据治理,并定义一组组织需要遵循的流程,以访问、管理、使用、监控、保护、增强数据和数据使用流程,从而提升业务产出。

耐夸尔DMP是业界领先的第一方品牌数据管理平台。在开源的基础上,收集自主开发的数据管理工具包,组织完整的解决方案,为宝洁、ABI、英特尔、广州汽车有限公司和汇丰银行等国际知名品牌数据资产的建设、管理和使用服务。

NEQUAL DMP大数据治理技术套件具有以下功能:

1 .仪表板:快速跟踪数据资产的基本原则

仪表板包括总数据、数据存储、数据源、数据使用、新访问数据和敏感数据的使用。

2 .元数据管理和数据相似性管理:解决数据理解和数据可靠性

元数据索引数据,它详细说明了数据源、数据处理方法、数据维度的技术属性、业务属性信息和数据生命周期等。数据亲缘关系管理是指对数据转换行为和转换逻辑的详细记录,以及数据上下游关系的透明显示。

三个。敏感数据使用和脱敏:解决数据使用中的数据安全性和合规性

通过敏感数据定义的规则配置,可以自动识别数据库中的敏感数据,进行使用统计、使用跟踪、权限控制、脱敏规则和脱敏管理。

4 .自动化流程和协作管理:解决数据治理中的人力管理问题

协同管理包括一个特权系统,以确保数据使用的安全性,自动化过程管理用于提高数据管理和数据使用的效率。

此外,DMP数据治理还需要解决营销场景中的一些特殊问题,如:数据量大、持续增长、访问多个内外数据源和可变数据源、每个数据源数据指标的一致性、部分数据生命周期短、支持决策的数据访问的高效性要求。

鉴于这些需求场景,DMP大数据治理技术的特点主要表现在:

数据治理过程的标准化和自动化:从数据访问、数据转换、数据风险监控到数据挖掘,可以实现自动化过程管理和高度可扩展的配置方法;

使用机器学习来生成和管理元数据标签,以加快数据搜索。

为了进一步提高营销数据使用的效率和有效性,耐夸尔DMP公司的数据治理能力将在未来继续优化:将机器学习建模能力优化为韩恩ce元数据标签生成能力,深化从表到字段级别的数据亲缘关系管理;加强协作和共享能力,使数据分析师更出色。分析经验的协作和转移,从而提高数据分析师的效率和有效性。

时代在变,人们的行为习惯也在优化和升级。作为一家大数据技术公司,nEqual一直秉承数据连接产品技术咨询服务的铁三角模式,为企业实现以超级用户体验为中心的商业模式保驾护航。同时,在研发自己的产品技术时,它也一直走在行业的前列,不断依靠实践经验带来的思维来升级,为更多的品牌拥有者带来更多更好的服务体验。

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