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全程“零”編碼,高效實現主數據模型、主數據維護、主數據分發、主數據質量的全過程管理,為企業主數據管理落地提供有效支撐,實現各業務系統間的主數據共享,保障企業主數據的唯一性、準確性、一致性。
覆蓋數據建模、采集、處理、集成、共享、交換、安全脫敏于一體,一站式解決數據開發所有的問題。
統一指標定義,實現“一變多變、一數多現”的數據管理效果,為企業提供強有力的數字化保障和驅動效應。
企業級智能體平臺,低門檻搭建智能體,靈活編排流程,融合 LLM 實現“問數”、“問知識”
面向企業級數據資產交易運營場景,助力企業實現數據資產的價值挖掘、升值和資產變現。
時間:2024-10-04來源:丑陋的笑臉瀏覽數:102次

數據治理是確保數據質量、安全和合規性的過程。在進行數據治理時,人們可能會有一些認知偏差,這里列舉五個常見的:
1.?“數據越多越好”:有些人認為數據量越大,分析結果就越準確。但實際上,過多的數據可能會包含很多無用信息,反而增加了處理的難度和成本。
2.?“數據不會說謊”:人們往往相信數據是客觀的,但實際上數據可能會因為收集、處理或分析的方式不當而產生誤導。
3.?“一次治理,終身受益”:有些人認為只要建立了數據治理的規則和流程,就可以一勞永逸。但實際上,數據治理是一個持續的過程,需要不斷地更新和維護。
4.?“技術可以解決所有問題”:有時候人們過分依賴技術,認為只要有足夠的技術手段,就能解決所有數據治理的問題。但實際上,技術只是工具,還需要人的參與和正確的管理策略。
5.?“數據安全就是加密”:很多人認為數據安全就是給數據加密,但實際上數據安全包括很多方面,比如訪問控制、數據備份、審計追蹤等。
簡單來說,數據治理不是一次性的任務,也不是只靠技術就能搞定的,它需要持續的努力和正確的方法。
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全面覆蓋數據治理9大領域,采用微服務架構,融合度高,延展性強
實現數據從創建到消亡全生命周期的可視化,也實現全角色的可視化
豐富的智能元素和功能,大大縮短數據管理周期、減少成本浪費




