Wie kann man im Zeitalter der Datenintelligenz die enorme Datenmenge effizient verwalten?

Im Zeitalter der Datenintelligenz ist für Unternehmen das Konzept „datengesteuertes Geschäft“ oder „Daten ist Geschäft“ allmählich zu einem Konsens in der Branche geworden.Die Probleme der Dateninsel und inkonsistenten Datennormen behindern jedoch in gewissem Maße die Maximierung des Werts der Datenobjekte.Als professioneller Data Intelligent Service Provider verfügt der persönliche Push über eine reiche Praxis in der Verwaltung von Daten, mit dem Ziel, die Effizienz zu verbessern, Kosten zu sparen und den Wert von Datenobjekten zu erhalten.

Ziele der Data Governance

Das Ziel der Unternehmensdatenverwaltung ist vor allem die rasche Entwicklung der Unternehmen und die Maximierung der Vorteile, wie die Verbesserung der Effizienz (Datenentwicklung oder -effizienz), Kosteneinsparung, Steigerung des Unternehmensinnovationseinkommens, Risikokontrolle usw.Durch das Management und den Betrieb können Unternehmen bestimmte Risiken rechtzeitig finden und vermeiden und die Rationalität und Compliance der Datennutzung effektiv gewährleisten.

Spezifizierung der Data Governance

Gemäß der ISO-Definition ist Data Governance (DG) ein Prozess, der die strategischen Ziele der Dienstleistungsorganisation als Grundprinzip berücksichtigt, die Wertschöpfung von Datenmitteln, Geschäftsmodellinnovation und Business Risk Control durch die Zusammenarbeit von Organisationsmitgliedern, die Formulierung des Prozesssystems, die Kardierung, Sammlung und Reinigung, strukturierte Speicherung, visuelles Management und mehrdimensionale Analyse von Datenmaterialien realisiert.Das Ziel der Governance ist es, die Nutzung der Daten einfacher zu machen und deren Wert leicht vermint werden kann.


Die obige Abbildung ist die vom Nationalen Komitee für Normung im Juni 18. herausgegebene „Data Governance Spezifikation“, die Anfang 19 formell umgesetzt wurde.Von der Abbildung aus wird die Datenmanagement in vier Module unterteilt: Top-Level-Design, Data Governance Environment, Data Governance Domain, Data Governance Prozess.Unter ihnen ist das Top-Level-Design die Grundlage für Data Governance.Die Data Governance umfasst mehrere Abteilungen, mehrere Teams und mehrere Arten der Arbeit.

Entsprechend dem aktuellen Geschäfts- und Datenstatus der Organisation sollte die Einheit oder virtuelle Organisation festgelegt werden, um sicherzustellen, dass die Governance Fortschritte in Richtung der strategischen Ziele der Organisation.


Zur Zeit hat getui auch verschiedene Fachausschüsse und Ausführungsorganisationen gebildet, die für die Kontrolle des Ziels und der Leitung der Datenarbeit verantwortlich sind und die die Durchführung der Datenarbeit leiten.


Das Data Governance-Umfeld ist die Garantie für die erfolgreiche Umsetzung der Data Governance.Bevor wir Datenmanagement durchführen, müssen wir die Bedürfnisse der Führung, des Managements, der Wirtschaft, der Exekutive und anderer Interessengruppen klären und die Unterstützungskräfte und den Widerstand für Projekte identifizieren.Es ist erwähnenswert, dass die Datenverwaltung ein langfristiger Prozess ist.Die entsprechenden Vorbereitungsarbeiten und Unterstützungskräfte können nicht ignoriert werden, da sie direkt bestimmen, ob die Folgearbeiten reibungslos durchgeführt werden.


Der Bereich Data Governance im mittleren Teil der Architektur ist hauptsächlich für die Formulierung und Umsetzung relevanter Systemspezifikationen und -prozesse verantwortlich.Der Bereich Data Governance besteht aus Datenmanagementsystem und Data Value System.Ersteres umfasst hauptsächlich die Standards und Systeme im Zusammenhang mit Datenqualität und Datensicherheit, während letzteres sich hauptsächlich auf die Systeme im Zusammenhang mit der Datenfreigabe, den Datendiensten und dem Analysesystem für die Datennutzung bezieht.


Die Data-Governance-Arbeit erfordert langfristige kontinuierliche Investitionen, so dass wir im konkreten Umsetzungsprozess die Verwendung eines positiven Closed-Loop-Modus in Betracht ziehen müssen.Der Governance-Prozess umfasst in erster Linie die Festlegung der Ziele der Datenmanagementverwaltung, die Formulierung von Datenmanagementplänen, die Umsetzung der UnternehmensKardierung, die Gestaltung der Datenarchitektur, das Sammeln und Reinigen von Daten, die Speicherung von Kerndaten, die Umsetzung des Metadatenmanagements und die Verfolgung der Datenübereinstimmung und die regelmäßige Überprüfung des entsprechenden Grades der Governance-Ergebnisse und Governance-Ziele.

Praktiken der Datenverwaltung

Der Hauptprozess der Governance kann als „Management – Procurement – Storage – Management – use“ zusammengefasst werden.“Management“ bezieht sich auf die Verwaltung von Organisation, Unternehmen und Daten; „Akquisition“ bezieht sich auf den bequemen Fluss dieser Daten in den zentralen Cluster; „Management“ ist der Kern der Governance, die sich auf die Verwaltung von Metadaten, Qualität usw. bezieht.Die routinemäßige Art der „Verwendung“ ist es, es über API bereitzustellen.Basierend auf diesem Prozess bauen wir unsere eigene Data Governance Plattform.


Die Maximierung des Wertes der Datenwerte wird in gewissem Maße behindert. Ruizhi, die von Yixin Huachen unabhängig entwickelt wird, umfasst neun Kernmodule, nämlich Metadaten, Datenstandard, Datenqualität, Datenintegration, Stammdaten, Datenobjekte, Datenaustausch, Datenlebenszyklus, Datensicherheit usw.Es kann unabhängig oder in Kombination genutzt werden, um alle Aspekte der Datenmanagementführung zu verstehen und die vollständige Erfassung von Datenmanagementszenarien zu realisieren.

Die allgemeine Erweiterbarkeit von Ruizhi wird hoch gelobt.Basierend auf der Datengemein verschiedener Branchen, nimmt die Plattform ein ausgereiftes modulares Design-Konzept an, um die Funktionen jedes Moduls zu realisieren, und die Anwendungsszenarien verschiedener Branchen sind allgemein anwendbar; die Plattform verfügt über umfassende Funktionen und flexible Modulmontage, die die Überwachung und Steuerung des gesamten Prozesses der Daten von der Erstellung bis zum Aussterben effizient und bequem vervollständigen kann; die Plattform bietet reiche Serviceschnittstellen und integrierte Script-Unterstützung, um den Bedürfnissen der Integration und Erweiterung voll gerecht zu werden.


Ruizhi, eine seltene Datenverwaltungsplattform, die den gesamten Lebenszyklus von Daten in China abdeckt, garantiert die Integrität, Genauigkeit, Konsistenz und Aktualität von Geschäftsdaten im gesamten Prozess der Erhebung, Zusammenfassung, Konvertierung, Speicherung und Anwendung auf innovative Weise und schafft ein Datenmanagementsystem, das seinen eigenen Merkmalen für Kunden entspricht.Das Datenproblem kann in einer Plattform gelöst werden, so dass sich die Kunden von der peinlichen Situation des Patchworks verabschieden können, um die Vollständigkeit, Konsistenz und Nachhaltigkeit der Datenmanagement weiter zu verbessern und die Kosten wirklich zu reduzieren.


Fortgeschrittene Technologie hilft Intellektualisierung.


Ruizhi setzt sich für den Aufbau einer „Plattform, Visualisierung, intelligenten“ Data Governance-Lösung, fortschrittlichen Produktdesign-Konzept, voll im Einklang mit internationalen Normen und Standards, mit inländischen fortgeschrittenen Niveau.Es hat die neuesten Technologien wie MQ, verteilte Computer, Zookeeper, etc., die Aufrechterhaltung der führenden Ebene der Intelligenz und Automatisierung, und führend die Entwicklung der heimischen Industrie
Automatische Sammlung und Analyse von Metadaten, automatische Sammlung von End-to-End, Metadatenanalyse mit einem Klick und schnelle Erstellung der Datenkarte;


Automatische Erkennung der Datenqualität, eingebauter konventioneller mathematischer Statistikalgorithmus, Unterstützung des bindenden Maschinenlernalgorithmus;


Die intelligente Konstruktion der Datenverbindung, basierend auf der Definition von Stored Procedure, SQL und Datenbank, kann die Beziehung zwischen Daten automatisch verstehen;


Fortgeschrittene Technologien wie aktive Wahrnehmung, Aktivierung und Aktualisierung von Asset Catalog sorgen dafür, dass es ein wohlverdienter Führer wird.


Zur gleichen Zeit, Hochleistungs-Antwort auf die Welle der großen Daten.Ruizhi übernimmt parallele Verarbeitungstechnologie, durch Speicherverarbeitung, hat einen vernünftigen JAVA-Speicher-Recovery-Mechanismus, unterstützt Cluster-Einsatz und ist mit ständig weiterentwickelnden Kernalgorithmen ausgestattet, um sicherzustellen, dass die Plattform kann verschiedene extreme Herausforderungen mit hoher Leistung zu erfüllen.