ADG增強數據治理ADG面向敏態增加數據治理服務
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ADG增強數據治理產品，運用數據庫內核SQL解析技術、復雜網絡技術和AI技術，實現了系統數據庫之間的血緣分析、關聯分析、數據溯源和數據之間的資產分析。??
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產品架構
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產品初衷
ADG旨在構建數據資產平臺，實現跨部門數據共享?
- 數據融通：打通內外部系統間數據孤島
- 元數據管理：內外部數據整合挖掘數據價值
- 數據資產：數據資產報告提供決策支撐
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產品特點
- 數據全景地圖：自動化元數據多數據源采集，自動分析匯總，形成完整的企業數據全景圖，提供全局視角洞察數據情況；
- 分析數據變更影響：當上游數據發生變更，下游哪些系統可能出錯或數據發生異常變化，能夠及時修正；
- 成本低廉：無需依賴其他基礎平臺即可使用，實時，維護，運營成本低，優化升級成本低，滿足不同系統；
- 幫助理解數據：幫助企業業務部門和研發部門將數據的業務含義，口徑，技術標準，分布情況等規范化，標準化；
- 數據溯源：當上游數據發生變更，下游哪些系統可能出錯或數據發生異常變化，能夠及時修正；
- 回報可觀：避免各業務部門各自修改數據模塊，處理方式不統一，造成重復開發，數據不統一也難復用。
市場檢驗
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某能源客戶數據治理案例
客戶痛點?
- 供應商眾多，系統間數據不統一；
- 存在信息孤島，數據無法做到互聯互通；
- 文件數據沒有入庫，信息化程度有待提高；
- 數據沒有統一管理，系統間數據調用關系復雜，數據重復、數據冗余、數據不一致、數據不唯一；
- 數據關系不清晰，數據共享不完全。
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實踐效果?
- 快速梳理數據資產，編制數據資產目錄；
- 建立血緣探查，分析數據之間的關系；
- 建立數據共享服務平臺，實現數據主題構建和生產、經營成果綜合展示；
- 實現數據信息化、信息知識化、知識標準化、標準價值化。
某金融客戶數據治理案例
客戶痛點?
- 隨著銀行的業務系統越來越多，數據交互越來越多，相互之間的數據關系越來越復雜，缺乏統一元數據管理和探查手段；
- 數據查詢跨越多個業務系統，跨越多種類型數據庫，傳統實現方式已經無法滿足；
- 系統變更的影響分析，元數據溯源困難；
- 企業數據價值化難度增加。
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實踐效果?
- 建立元數據統一管理平臺，實現數據資產地圖、數據資產目錄、數據標簽等功能；
- 實現數據溯源，挖掘數據之間的關系，生成數據報告，指導系統遷移、變更；
- 構建孤島數據的關聯關系，提升數據價值發現。