南京2024年10月31日 /美通社/ -- 在數據驅動的商業(yè)時代，高效的數據治理平臺成為企業(yè)成功的關鍵。盡管當前已經有很多成熟的數據治理產品，但很多客戶依然反饋沒有很好的達到數據治理的目標，依然面臨數據孤島、治理周期長、治理成果不佳等問題，未能充分發(fā)揮數據價值。
實際上，數據治理實施是一個長期性工作，需要深度結合客戶業(yè)務場景和流程，一個功能完備、技術領先的數據治理平臺也未必能提高業(yè)務數據治理效能，甚至可能增加客戶負擔。
其次，大多時候需要的不止是數據治理能力，特別是在行業(yè)對數據要素十分重視的今天，企業(yè)不僅需要更高質量、更標準化的數據，對數據資產管理和業(yè)務驅動能力也有更高的需求。如果分散構建多種數據資產管理或部署復雜的數據治理平臺，反而造成重復建設、資源浪費，增加客戶負擔。
面對這些挑戰(zhàn)和新趨勢，數睿數據結合自身平臺能力、技術能力，在原有數據底座之上，全面升級打造全新解決方案產品——數據通。
數據通是一個融合了主動數據治理方法理念的數據工程解決方案，為企業(yè)構建了一站式數據管理平臺，打造從數據集成、加工、治理、運維、分析到應用的全過程數據資產管理能力，通過工程化能力，降低數據治理工具門檻，提高數據治理和管理效率。
如今數據治理平臺多種多樣，數睿數據數據通解決方案究竟有何不一樣？
1、打造數據工程能力，加速數據價值轉換
2、主動數據治理提升自動化流程
3、積累專家經驗持續(xù)提升業(yè)務效能
4、數字化運維與運營管理
5、兼具業(yè)務能力的數字底座
1、打造數據工程能力，加速數據價值轉換
隨著業(yè)務系統(tǒng)越來越多、數據越來越復雜，數據資產管理要求越來越高，與業(yè)務關聯(lián)更加緊密。數據治理逐步擺脫對工具的簡單使用，轉向更加工程化的整體建設思維。
數據工程是一套完整的實現(xiàn)從數據資源到企業(yè)價值的系統(tǒng)工程，滿足從規(guī)劃咨詢、治理落地、價值應用到運營管理的數據治理全過程。
數據通正是利用新技術、新手段，以工程化思維和能力，將企業(yè)數據治理能力和效率提升一個臺階。
數據通是集數據采集、治理、分析、應用與運維的一站式技術平臺，對過去多種數據管理工具集成為一體，將企業(yè)內外部數據作為資源匯聚到統(tǒng)一的平臺上，提供統(tǒng)一的視圖和控制點；依托主動數據治理手段和數據挖掘分析手段，形成大量有價值的數據資產，基于無代碼開發(fā)能力快速搭建數據應用，擴展數據應用維度。
2、主動數據治理提升自動化流程
傳統(tǒng)數據治理模式是一種被動的治理方式，特點是你要什么我給什么，依賴于人對現(xiàn)有數據的理解，也主要是靠人工維護，導致數據治理工作量大、效率低，還可能存在數據不清晰，問題通常在數據使用階段才被發(fā)現(xiàn)。
數據通采用了主動數據治理策略，通過自動化工具和流程，顯著提升了數據治理的效率。傳統(tǒng)數據治理方式與主動治理方式兩者的區(qū)別在于，主動數據治理方式通過行業(yè)建模、模型物化、規(guī)則匹配、自動生成數據流等方式，自動完成了原始數據到標準層數據的加載加工轉換工作。
主動數據治理能力意味著它不僅僅是被動地處理數據，而是積極地管理數據生命周期中的每一個環(huán)節(jié)。數據標準化、清洗和關聯(lián)融合都是在數據進入系統(tǒng)的初期就開始進行，減少了后期數據處理的負擔。
3、積累專家經驗持續(xù)提升業(yè)務效能
數據通還基于專家?guī)旌湍Ｐ蛶鞂崿F(xiàn)對數據與業(yè)務的知識沉淀。以專家知識提升數據治理自動化率，提高業(yè)務決策精準性。
通過標準化的數據模式和業(yè)務規(guī)則，幫助企業(yè)建立統(tǒng)一的數據語言和標準。模型庫中包含的業(yè)務邏輯和算法，可以根據不同的業(yè)務場景提供相應的數據模型，優(yōu)化數據使用效率。
專家?guī)炜梢韵到y(tǒng)地整理和保存企業(yè)內外部的專業(yè)知識和經驗。當企業(yè)積累足夠的業(yè)務知識，可增強分析預測能力，提高業(yè)務決策精準性和響應能力，更好地實現(xiàn)數據價值的最大化，促進數據資源化向數據資產化的轉型。
結合專家規(guī)則、知識庫和機器學習技術，能夠提高數據治理自動化流程，主動分析、優(yōu)化、利用業(yè)務數據，快速響應業(yè)務數據變化。
4、數字化運維與運營管理
過去數據治理往往是一種"底層性、長期性工作"，不僅投入成本、實施工作量大，而且很難對整體治理成效做評估分析，管理者很難做出決策優(yōu)化和迭代。
而數據通具備量化思維，提供數據運維和數據運營能力，建立線上化的數據管理與運維體系，切實提升數據管控能力以及數據全流程運維能力，減少了運維成本。同時，對所有數據資產使用情況、運行數據和治理成效等進行自動化采集和分析展示，輔助用戶管理數據資產，提供精準化數據抓手，成為決策者數據治理優(yōu)化的依據。
"數據運維中心"在平臺中不僅提供實時監(jiān)控與預警功能，保障數據安全和可靠，還負責流程管理與優(yōu)化的任務。此外，它還提供技術支持與維護，確保平臺的穩(wěn)定運行，最終助力用戶實現(xiàn)更高效的數據治理。
5、兼具業(yè)務能力的數字底座
數據治理平臺通常是多元化數據集成、處理工具，平臺集成性高，對很多客戶來說比較沉重，而且往往具有較高的上手門檻，通常都由服務商提供數據治理實施服務，定制化和實施成本高。
數據通圍繞數據資源、資產和數據應用，提供了一系列的工具構建能力，這些可拆可合的工具本身也是基于smardaten企業(yè)級無代碼平臺構建，客戶可以根據項目實施需求進行"改造"。
通過低門檻的工具能力，可快速構建多種數據產品，包括數據報表、數據大屏、數據報告等，甚至是基于smardaten企業(yè)級無代碼應用構建能力，快速打造各類型業(yè)務管理應用，快速將數據資源用于業(yè)務場景。
因此，數據通平臺不止是傳統(tǒng)意義的數據后臺，而是具備業(yè)務能力的數字底座，可實現(xiàn)數據與業(yè)務緊密結合，實現(xiàn)數據驅動業(yè)務，加速企業(yè)數據資產價值的充分發(fā)揮。
例如，某銀行客戶需要構建數據倉庫平臺，其中核心的3大需求是實時數倉、數據治理和數據報表。將數據通平臺作為底座，集成了客戶所需的實時數據倉庫能力。其次，為滿足業(yè)務部門數據報表構建需求，對數據通通用的數據報表工具進行升級。最終，客戶數據報表的生成效率和精準性大大提升。
在二階段業(yè)務部門在此基礎上陸續(xù)構建了多個業(yè)務應用，結合實時數倉和數據治理能力，破解過去常常存在的數據不準確、重復數據等問題，保障了數據質量和標準，大大縮減數據流轉效率、提升業(yè)務流程效率。
數據通為客戶提供的是不僅是工具平臺，也是一套可復制的數據治理通用產品和實踐方案，具有足夠的開放性和可拓展性。這將大大減少客戶通用能力開發(fā)工作，避免一次性采購部署沉重又冗余的數據治理平臺，減少客戶采購和實施負擔，滿足客戶多樣化數據治理場景需要。
數睿數據一直以來以數據驅動為價值導向，打造smardaten數據驅動的企業(yè)級無代碼開發(fā)平臺，為多行業(yè)政企客戶提供數據資產管理、數字化業(yè)務服務的同時，提高應用開發(fā)效能。未來結合數據通平臺，將為客戶帶來更全面的數據資產管理能力，以應對數據要素時代的數據價值挖掘需求。
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