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元年

您是否存在这些数据问题

数据难用

报表堆积却难寻价值,系统割裂导致“数据孤岛”,业务与财务数据口径不一,沟通决策效率低下。

治理难行

90%的数据治理项目因缺乏战略牵引、业务参与不足而失败,数据质量低、标准混乱成为常态。

决策被动

传统BI与大屏仅能“看数”,无法“管理”,异常难预警、归因无建议、行动缺闭环,决策依赖人工经验。

体验滞后

数据服务如同“报纸时代”,被动等待查询,缺少主动推送、智能分析,用户体验亟待升级。

  • 为什么数据治理项目会失败
  • 数据治理成功的五大关键要素
  • 如何确保数据治理项目成功落地
  • 数据治理的起点与保障

数据治理失败的主要原因包括

缺乏高层支持,项目难以获得必要的资源和跨部门协作。

目标不清晰,目标过于宽泛,未能与具体的业务需求紧密结合。

业务部门参与不足,就会出现目标定位错误,场景选择错误。

对数据治理的长期运营认识不足,需要建立起长期精益化的数据运营体系。

元年数据治理可以帮助您

数据关系

必须构建企业数据分布的地图、完整数据的描述信息。

数据规范

必须对全业务、全系统范围数据制定统一的标准。

数据质量

必须进行数据质量校验,解决数据脏、乱、差问题。

数据集成

必须部署具有海量数据处理能力的数据集成平台。

数据安全

必须对数据进行合理分级授权和加密脱敏处理。

元年数据治理产品架构

元年特色数据治理方法论

元年特色数据治理方法论

借鉴主流数据治理框架,结合专业的企业管理咨询经验,研发了数据、业务、技术融合的一体化数据治理方法,建立长期数据运营机制的同时,形成面向具体业务场景的专项数据治理方案。

数据治理产品能力

  • 元数据管理
  • 数据质量
  • 主数据
  • 数据标准
  • 数据资产
  • 数据安全
  • 数据集成
  • 数据服务门户
  • 元数据管理提供自动抽取数据存储信息和血缘关系,在全局范围内对元数据使用关键字进行模糊查询检索。让您企业的元数据管理更加自动化、体系化和规范化。

  • 数据质量管理提供常规的校验和自定校验规则模板,用多种统计维度和图表形式实时展示数据质量的动态情况。让您的数据质量规则与控制更加灵活和生动,数据质量一目了然。

  • 主数据管理提供主数据自动抓取,收集和分配集中管理,灵活配置复杂流程。让您对主数据的识别工作更准确高效,减少主数据筛检和收集的人工成本,随时调整符合您企业当前业务实际情况的主数据管理方式。

  • 数据标准管理提供自动识别数据源、实时同步元数据、多版本映射和全流程标准管理体系。让您企业的数据规范管理更加全面、更加智能和更加省心。

  • 元年数据资产管理帮企业将数据资产摆上货架,进行资产挑选、目录挂接、标签定义、快速定位等,从而全面提升企业数据资产服务的能力。

  • 数据安全管理系统主要有用户权限、数据权限和加密脱敏三大机制。确保数据存储、传输、使用安全,避免因数据资产不合理使用,或者泄露给企业带来经济损失、法律纠纷等严重后果。

  • 数据集成系统具有操作界面可视化、数据转换过程丰富、数据处理速度快、数据源支持全面和监控日志功能详细五大特点。让数据集成工作更加的人性化,做到真正的低代码可视化快速开发。轻松应对现阶段企业数据量大、多源、增长速度快的问题。

  • 数据门户提供相关资产集中查看,便于快速定位有效资源。可以与企业门户、企业微信、钉钉等集成。元年的数据服务门户使用路径清晰简单,数据集中展现,可以大幅提高企业数据使用的效率。

立即咨询

元年数据治理的专业优势

基于业务应用出发的数据治理

数据治理是手段,目的是为了实现数据驱动的业务价值,找到懂业务和数据咨询的厂商,尤为重要。

基于云原生平台设计理念

企业的数字化转型,包含了各类系统、各类形式的数据,需要通过分布式的云服务数据治理架构来实现。

各系统模块高度融合

元年数据治理产品各模块解决不同的数据问题,系统可以分拆应用,也可以与其他系统集成应用。

自动化、智能化获取数据信息

通过自动化、智能化的方式,系统自动抽取各业务系统的数据信息,并自动盘点数据和校验数据的一致性情况,自动形成数据现状结果。

各行业数据管理的丰富经验

多年来,元年在各行业积累了大量的数据分析、数据智能、主数据、数据治理的经验,如上海电气、海尔集团、卓越地产、西北油田等。

专业的服务保障团队

元年目前有160多人数据业务团队,包括数据治理咨询团队、产品团队、研发团队和交付团队。

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元年观点

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