卓信臻道数据治理平台

臻道数据治理平台是卓信团队在历经十年以上数据管理实施经验总结的基础上,自主研发的一套数据治理产品套件。用于行业或企业数据资产建、管、用一体化协同治理,涵盖了数据标准、质量、安全、架构和共享应用等各个领域的治理管控能力支撑。同时支持用户根据实际需要自由选择能力组合及个性化扩展。

 

臻道数据治理平台-建设理念

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卓信数据创造性地提出数据资产建、管、用一体化协同理念,主张数据资产建设以构建企业或行业“数据资产体系”为目标,采用“统一方法、统一标准、统一工具”的工作举措,围绕“业务数据化、数据业务化”两条主线开展建设实施,打造“数据资产建、管、用融合发展”的一体化运营能力。

 

 
 
1.全方位一体化管控

面向数据供应链和价值链,建立从源头介入的各个环节全面管控机制,规避短板效应带来的系统性风险,促进数据治理水平全面提升。

 

 

 
 
2.全链条标准化贯穿

以信息分类与编码规范为数据标准化起点,实现数据管理链的全过程贯标,保证数据标准治理工作在业务、管理、系统层面的全面落实。

 

 

 
 
3.全要素协同化治理

全要素协同化治理模式一方面用于保障企业整体数据环境健康度的同步提升,另一方面可有效杜绝各领域数据治理的差异性,避免产生新的数据问题。

 

 

 
 
4.全视角可视化运营

支撑从全局、业务、系统、组织多个视角了解企业数据治理整体成效,及时掌握各个领域数据实时动态,支撑数据环境发展态势和数据治理动向的全面感知。

 

 

 

 

 

臻道数据治理平台-功能架构

 

采用“以数管数、以数用数”的设计理念,围绕十项数据管控职能、三块数据运营能力、四个数据应用中心,为企业数据资产建、管、用和专项治理提供完整的系统工具支撑,保障数据治理成效,实现企业数据资产“找得到、读得懂、用得好、控得住”的目标。

 

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项数据管控能力

包括数据指标管理、数据标签管理、数据服务管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据元管理、数据模型管理、元数据管理、信息分类与编码管理。

 

块数据运营能力

包括数据规范建设执行情况、数据环境健康运行情况、数据应用建设消费情况。

 

个数据应用中心

包括数据资产地图、数据服务超市、数据指标体系、数据标签体系。

 

全要素数据治理产品体系

 

卓信数据治理产品体系覆盖数据治理与数据共享应用十大领域。支撑数字化转型的整体规划、数字化建设、数据分析应用、持续运营优化的全过程

 

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01

信息分类管理

信息分类是根据信息管理和应用的需要,将企业信息有目的、有次序地加以组织并构建分类结构的过程。通过选取一定的分类角度,确定信息分类的范围和类型,在企业层面统一分类框架,再在统一分类框架基础上进行细化,识别数字对象并构建分类结构。

 

02

数据元管理

数据元定义、梳理、规范制定等一系列活动,保障数据元落地执行的管理手段。围绕企业数据元规范标准体系制定和落地执行为目标,从数据元的注册、维护、使用上明确数据元管理步骤和内容,通过技术手段从数据元标准的规范化管理上提供系统化工具支撑。

 

03

数据模型管理

数据模型管理是对应用系统基于信息分类与编码的数字对象模型化过程的管理,规范数据模型设计,基于数据模型可以保障企业数据标准的贯标,监视元数据的变更、支持数据质量检测、支持数据资产目录建设等。

 

04

主数据管理

主数据是企业经营管理过程中代表业务实体定义和描述的基准数据,以及包含业务实体属性描述所涉及的参考数据(或者叫标准代码数据)。主数据管理是以管理策略和管理技术来共同保障企业关键数据完整、准确、一致的一种数据管理机制。

 

05

元数据管理

元数据是关于“数据的数据,按用途不同分为技术元数据、业务元数据、管理元数据。元数据管理通过规划、梳理、建设和应用等关键活动来构建企业全局的信息资源台账。

 

06

数据质量管理

数据质量是数据满足信息资源标准和业务应用需求的可匹配程度,力争高保真的信息呈现。数据质量管理是针对数据全生命周期可能引发的各类质量问题,进行识别、度量、监控、改进的活动集合。

 

 

07

数据安全管理

数据安全是一种以数据为核心的安全,其核心目标是保护数据的可用性、完整性和机密性。数据安全管理从组织建设、制度流程、技术工具以及人员能力等方面加强对数据的安全保障能力。

 

 

08

数据服务管理

数据服务管理是一种针对数据需求侧的即用型数据消费形态,强调数出一门的能力复用针对数据服务从识别、开发、注册、发布到调用、监控和持续运营的规范管理机制。

 

 

09

数据指标管理

数据指标管理旨在构建企业核心数据资产,提升企业对指标体系的管理能力,规范企业数据指标的统计方式,并为相关指标分析岗位和业务系统提供可靠、可信、有价值和高质量的指标数据服务和数据分析服务。

 

 

10

数据标签管理

数据标签管理涵盖了标签体系管理、手动打标签、标签服务应用和标签分群应用等多个环节。通过标签体系萃取和精炼数据服务,并对数据分类进行反向优化。最终,通过对数据的精细分类和标签化管理,提高数据的应用效率和价值。

 

 

数据治理工具应用成效

 

 

“一体多面的数据资产全景地图

基于数据治理工具的技术支撑构建“一体多面”的数据资产全景地图,全面掌握企业业务流程、数据实体、功能服务的总体建设情况和关联关系,帮助用户快速查找和定位企业数据资产,并从不同层面和角度查看数据资产详情。

 

业务层面:准确解读数据业务含义

技术层面:清晰了解数据结构关系

系统层面:全面掌握数据分布情况

组织层面:精准定位数据权责归属

 

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“一盘多板的数据资产运营管理能力

基于数据治理工具的技术支撑构建“一盘多板”的数据资产运营管理能力。通过数据资产大盘从宏观层面了解企业数据资产总体建设情况,掌握数据标准建设、质量管控和安全防护的总体水平。在数据资产管理运营方面提供了十大专项职能领域的监控运营看板,实时把握数据资产在建、管、用各个方面的最新态势和异动情况。

 

 

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创建时间:2023-11-30 14:03