四方伟业数据治理配套人工服务(HCS版)

四方伟业数据治理平台以元数据智能驱动为基座，深度整合数据集成和数据治理产品，形成智能数据平台，面向各业务领域提供大数据建设、管理及数据服务的需求，构建全链路数据资产管控中心，提供规范、透明、感知的数据资产以及实时、高效的数据服务能力，赋能数字化运营。

 产品价值

 1、解决数据标准落地难问题：企业或政府部门已建设的系统繁多，系统中存在大量未遵循统一标准建设的情况，数据治理提供标准管理，标准检核，标准建模的能力，通过数据标准化可以防止用语的混乱使用，保持数据模型的一致性，确保数据的正确性，提高数据质量。

 2、解决数据资产盘点难问题：数据治理提供元数据统一存储、元数据血缘、影响分析等能力，帮助用户快速盘点数据资产，帮助业务分析人员快速找到准确的信息。

 3、解决海量数据准确性、一致性差的问题：已建系统间集成度低、互联性差，数据的完整性、准确性、及时性等存在较大差距。数据治理提供针对海量数据的质量稽核能力，快速发现问题、定位问题、解决问题，保障数据的准确性、一致性，为进一步挖掘数据价值和数据应用提供强有力的支撑，为领导决策提供有效数据支持。

 4、解决跨系统跨部门间大数据量共享难的问题：传统的ESB总线模式无法适应当前大数据量和准实时性的要求，服务发布也需要掌握接口技术，数据治理提供轻量级的服务发布能力，无需编码即可快速构建服务，保障海量数据在各系统之间及时共享，提高数据流转运行效率。

 5、解决传统数据治理工具技术要求高，使用困难等问题。

 详细功能

 Ø  数据资源

 提供数据库、接口、文件等多种形式的外部应用系统的数据资源注册能力，注册方式支持导入、同步、自定义等方式；

 支持对应用系统资源和中心资源的新增、同步、启用、停用、变更、审核、导入、导出、版本、对标等管理操作；

 Ø  元数据

 元数据管理作为数据治理中一项重要的管理活动职能，元数据按照用途主要划分为：业务元数据、技术元数据、管理元数据，元数据管理过程主要包括元模型管理、元数据采集、血缘解析、元数据维护、元数据分析等功能

 Ø  数据标准

 支持对数据元、代码集、同义词、标准文件、指标等标准的新增、修改、删除等管理操作；

 Ø  数据质量

 数据质量指对数据从定义、采集、存储、共享、维护、应用、消亡的每个环节里可能引发的数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。数据质量管理主要包括：质量需求、质量校验、质量调度、问题明细、质量报告等

 Ø  数据模型

 数据模型所描述的内容有三部分:数据结构、数据操作(其中ER图数据模型中无数据操作)和数据约束，形成数据结构蓝图，产品具备逻辑模型和物理模型的能力支撑，主要包括模型的创建、管理、模型转换、模型对比、模型检查、模型生成到数据库、生成DDL、变更、送审、版本等管理功能。

 Ø  数据服务

 数据服务针对数据治理后的数据资产提供数据服务管控能力，提供多表关联、数据资源、文件、第三方接口的服务开发与发布，支持服务的变更、送审、启用、停用、复制等操作，数据服务提供订阅、API、下载等方式，在数据服务发布过程中提供数据脱敏规则，数据服务获取过程中提供服务监控能力。

 Ø  数据安全

 数据安全是以“让数据使用更安全”为目的的安全体系构建的方法论，是“围绕数据安全使用”的愿景，覆盖了安全防护、敏感信息管理、合规三大目标构建而成的技术体系。数据安全具有数据访问、分级分类、数据权限、操作权限、访问权限等能力。

 Ø  数据运维

 数据运维主要指数据项目提供方持续维护数据项目建设成果的过程，主要包括数据监测、设计方案维护、数据开发运维。数据监测主要包括数据使用监测、数据质量监测；设计方案维护主要包括数据模型维护、数据标准维护、质量稽核规则维护；数据开发运维主要包括数据模型开发运维、元数据应用运维等。