- 產品
- 產品解決方案
- 行業解決方案
- 案例
- 數據資產入表
- 賦能中心
- 伙伴
- 關于
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:2025-07-26來源:限量版犯賤瀏覽數:41次
安迪-比爾定律("安迪提供什么,比爾就拿走什么")的核心邏輯——硬件性能提升被軟件需求持續消耗——在數據治理領域呈現為 "治理能力進步"與"數據復雜度升級"的螺旋博弈。?
一、硬件進步(存儲成本↓80%、算力↑百倍)被三重需求吞噬:?
1、數據爆炸:規模年增30%,但僅30%企業實現數據一致性;?
2、合規加壓:全球新增20+法規,罰款達營收4%;
?3、技術債:AIGC偏見/確權難迫使重建治理框架。?
二、組織瓶頸:
?1、數據網格架構被跨域協作抵消(30%項目失敗)
?2、治理人才薪資溢價40%,缺口率>50%?
三、破局三策:
1、AI深度內嵌(自動標簽化降70%人工)?
2、源頭治理(Policy-as-Code降65%修復成本)
3、生態協同(數據交易所年交易超10億)?
四、結論:
?突破定律需變"治理成本→資產收益",構建「治理優化→數據增值→業務創新」飛輪。?
下一篇:數據治理治的不是數據...
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




