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先把数据盘清楚,再谈分析与模型

多数数据项目卡在同一个地方:没人能说清数据从哪来、谁在用、能不能信。我们从资产盘点与分类分级开始,把仓库、血缘、质量与指标一并落到可运行的平台上。

01

从盘点开始,不从工具开始

先做数据资产盘点与分类分级,摸清系统、库表、接口与责任人,再决定是否引入平台。先采购工具、再寻找场景的项目,多数停留在验收阶段。

02

仓库与治理在同一套平台

数仓 / 湖仓建模、血缘采集、质量规则与指标口径在同一平台内维护。口径变更可追溯到受影响的下游,报表与模型不再各算各的。

03

治理结果直接对接合规

分类分级结果与访问策略、脱敏规则、审计日志打通,个人信息与重要数据的处理留痕,可直接支撑合规检查与出境评估。

数据治理能力域

从战略到运营的六个能力域,可单独交付,也可组合为覆盖核心业务域的完整方案。

服务过的组织
  • 迪士尼
  • 麦德龙
  • 三星
  • 耐克
  • NTT DATA
  • Cisco
  • Siemens
  • GIA
  • 南京米度
  • 洛帝牢
  • 洛阳钼业
  • 海吉星
以及更多客户

常见问题

关于治理范围、人力投入与私有化部署的常见问题。没有找到答案,可直接联系数据团队。

取决于当前问题的性质。若指标口径经常冲突、下游团队无法直接使用数据、问题排查依赖人工询问,缺失的是资产目录、血缘关系与质量机制,新建仓库不能解决。我们先做现状评估,可复用的部分保留。

客户案例

Reallysec 赋能西门子数字工业,引领智能化未来

接入数据可视与分析能力后,Siemens DI 拿到了产品主数据流的全链路视图与异常自愈能力。

高质量的交付是我们唯一的营销方式