华胜天成数据治理产品

一站式数据管控，打通业务到数据的任督二脉

产品概述

理想(数据标准)→现实(元数据)

数据治理平台承载企业数据治理相关的数据管控体系和数据管理流程，提供数据标准管理、元数据管理、数据质量管理在内的一站式解决方案，方便业务人员和技术人员从自己熟悉的视角查找数据、浏览数据、理解数据、使用数据，提升企业员工对数据和口径的统一理解，通过数据驱动业务价值提升，为企业数据治理的贯彻、数据标准的落地和持续运转保驾护航。

客户面临的挑战

· 缺乏企业级数据标准，各系统自行其事，各系统汇总和交互时易产生数据质量问题，比如名称不一致、数据格式定义不一致、编码不一致、指标同名不同义或者同义不同名等；

· 新业务系统建立或者新应用建立时，无法参考已有标准和元数据，造成大量冗余，系统庞大复杂；

· 系统由不同集成商承建或不同项目组负责，系统内部数据处理存在“黑匣子”，出现问题相关部门无从着手；

· 数据质量监控分散在各系统中进行，无法进行统一的管控，也无法进行令人信服的后评估；

· 业务人员无法从自己最熟悉的业务视角查找需要的数据，也无法看懂错综复杂的大数据环境或混搭环境下的分散数据；

· 技术与业务的协作流程和责任边界模糊不清，反复的需求互动和人员流动，无形之中为企业增加了大量不必要的沟通成本。

产品功能

一站式的数据治理门户平台，提供数据标准管理、元数据管理、数据质量管理在内的几大管理模块，实现定标、对标、贯标的全过程管理，概念模型的组织定义和向导式需求管理，极大方便业务人员和技术人员查找数据和使用数据。

>>数据标准管理

承载企业级数据标准的定义和变更，描述企业对数据管理的愿景，通过流程制度规范标准的管理，为标准的贯彻提供最全面、最权威的数据基础。

数据标准的管理范围

概念模型主题域

>>元数据管理

集中式的统一元数据存储、提供DB、ETL、REPORT、OLAP、ER、hadoop多种BI工具元数据和业务元数据的自动获取和管理功能，还原企业的数据现状和数据脉络，通过清晰易懂的图型方式进行展现和辅助分析，同时也为数据标准和数据质量提供基础的数据定义和元数据存服务。

支持多样化的企业数据环境

还原企业数据现状的数据地图

>>数据质量管理

内置丰富的数据质量规则模板和质量标准稽核算法，支撑数据问题定义、数据问题发现、数据问题暴露、数据问题扭转、数据问题改进、数据问题归档的全过程管理。强大的数据剖析引擎，自动批量完成数据对标的繁琐工作。

MIT-TDQM数据质量改进模型

数据质量提升流程

产品亮点

· 一站式管理：全面覆盖元数据管理、数据标准管理、数据质量管理等数据治理框架的重要模块，实现三大模块底层存储和门户展现的有机整合。

· 多层次关联：无论从元数据管理、数据标准管理、数据质量管理中的哪一个层次作为入口，都能极大方便找到其它层次的相关数据和状态。

· 概念式组织：以业务人员最熟悉的业务数据模型为基础，将系统的业务元数据进行概念化和主体化，让数据的呈现不再是数据库表字段的方式，而是业务人员看得懂、拿得到的组织形式。

· 跨越式检索：跨系统、跨部门、跨数据类型，任意组合元数据类型，在复杂的大数据环境中快速定位和浏览元数据。

· 直达式业务：借助灵活扩展的元模型定义和丰富的数据获取接口，打通业务元数据到技术元数据、技术元数据到数据实体的层层关联，真正实现元数据驱动业务。

· 人机式互动：部门与部门、部门与人员、人员与人员、系统与人员、系统与系统的交互，通过热度、点评、收藏、推送、讨论、反馈、集成等多种方式，构建企业数据生态环境内的极致互动。

客户受益

· 降低风险：监控管理数据信息，减少出错数据，降低运营风险，同时满足内外监管的要求。

· 削减成本：减少数据出问题的概率及缩短处理时间，降低管理成本、人员成本；减少重复数据内容建设，降低系统复杂性，减少维护成本。

· 流程改善：缩短业务部门对数据的查找和获取时间；促进数据资产的共享。

· 管理可控：数据资产的理解冲突很快得到权威解释；消除数据死角，可统一管理和评估。

相关方案

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