企业数据管理和运营面临的核心问题:数据与业务脱节,找数用数难

数据标准不清,数据不好用不敢用

  • 传统以数据为中心的数据治理,缺乏系统性和持续的业务梳理和标准管理,导致数据标准率低、数据标准不一致、数据质量差,数据不好用不敢用。 

激增的数据孤岛,数据管理成本高 

  • 越来越多数据技术被引入,加剧了数据孤岛,导致企业数据在逻辑上和物理上支离破碎,数据管理成本高;
  • 数据共享、利用难,开发复杂,ETL 产生大量数据复制和存储,数据开发成本高。无法实现跨领域的数据分析与价值挖掘。 

业务需求多样,数据查找难,数据开发与交付效率低 

  • 业务用户的找数据分析数据需求越来越频繁和多样化,数据运营人员和开发人员难以快速响应业务用户数据查找和分析的需求;
  • 数据资产越来越多,找数据越来越困难;如何找到准确、可用的数据成为数据团队的一个巨大挑战。  

企业数据管理和运营面临的核心问题:
数据与业务脱节,找数用数难

数据标准不清,数据不好用不敢用

  • 传统以数据为中心的数据治理,缺乏系统性和持续的业务梳理和标准管理,导致数据标准率低、数据标准不一致、数据质量差,数据不好用不敢用。 

 

激增的数据孤岛,数据管理成本高 

  • 越来越多数据技术被引入,加剧了数据孤岛,导致企业数据在逻辑上和物理上支离破碎,数据管理成本高;
  • 数据共享、利用难,开发复杂,ETL 产生大量数据复制和存储,数据开发成本高。无法实现跨领域的数据分析与价值挖掘。 

 

业务需求多样,数据查找难,数据开发与交付效率低

  • 业务用户的找数据分析数据需求越来越频繁和多样化,数据运营人员和开发人员难以快速响应业务用户数据查找和分析的需求;
  • 数据资产越来越多,找数据越来越困难;如何找到准确、可用的数据成为数据团队的一个巨大挑战。  

AnyFabric ONE:数据编织,与业务同频共振 

基于 Data Fabric 和领域认知智能实现架构创新, AnyFabric 帮助企业构建从业务建模、数据资产管理、数据应用的一体化数据运营平台,以业务为中心编织数据,实现数据与业务的协同;以统一虚拟化引擎为中心调度,提供高效数据服务。 

AnyFabric ONE:
数据编织,与业务同频共振 

基于 Data Fabric 和领域认知智能实现架构创新, AnyFabric 帮助企业构建从业务建模、数据资产管理、数据应用的一体化数据运营平台,以业务为中心编织数据,实现数据与业务的协同;以统一虚拟化引擎为中心调度,提供高效数据服务。 

一体化数据运营的五大阶段, 以业务为中心的数据资产管理及数据服务实践 

 

  1. 业务及数据资产组织阶段,全面了解业务和数据资产组织现状;
  2. 业务及数据资产梳理阶段,快速厘清业务架构与数据资产架构;
  3. 数据加工及治理阶段,建立业务表和数据资产模型,指导数据治理和数据资产管理;
  4. 资产管理阶段,以数据服务超市为入口,总览数据资产全局,提供数据服务;
  5. 数据需求与服务开发阶段,以数据智能搜索和场景化分析,提升找数用数效率。 

一体化数据运营的五大阶段, 以业务为中心的数据资产管理及数据服务实践 

 

  1. 业务及数据资产组织阶段,全面了解业务和数据资产组织现状;
  2. 业务及数据资产梳理阶段,快速厘清业务架构与数据资产架构;
  3. 数据加工及治理阶段,建立业务表和数据资产模型,指导数据治理和数据资产管理;
  4. 资产管理阶段,以数据服务超市为入口,总览数据资产全局,提供数据服务;
  5. 数据需求与服务开发阶段,以数据智能搜索和场景化分析,提升找数用数效率。 

拥抱 Data Fabric ,简化数据运营流程,提升数据服务效率

 

业务和数据标准化、知识化

  • 以业务梳理为起点,围绕业务流程梳理业务表、业务指标,建立业务与数据的标准化知识体系,形成业务知识网络,指导数据治理平台的数据贯标与质量检测,从源头提升数据质量;
  • 通过业务、系统和数据成熟度评估,持续推进提升数据标准化率、数据标准一致性。 

降低数据资源管理成本 

  • 通过统一数据虚拟化引擎,实现统一数据视图的各类异构数据源的查询和分析;
  • 数据资产与业务梳理融合,业务梳理过程定义业务对象,关联业务表,通过主题域组织以业务对象为中心的数据资产体系;
  • 以业务知识网络为中心的任意数据查找、探查和共享使用,减少数据移动复制,提高数据开发效率,降低存储计算成本。  

提升业务用户找数用数效率 

  • 以业务对象为中心的数据资产图谱,总览业务对象管理数据,全链条跟踪和分析业务对象的数据血缘;
  • 以业务对象为中心的多维度数据理解,让业务用户以业务语言方式更简易、更快、更智能的找到业务数据;
  • 基于场景分析,让数据运营人员可视化编织业务,关联数据,快速产生分析结果,分析过程所见即所得;降低开发门槛,提升交付效率。  

拥抱 Data Fabric ,简化数据运营流程,提升数据服务效率

 

业务和数据标准化、知识化

  • 以业务梳理为起点,围绕业务流程梳理业务表、业务指标,建立业务与数据的标准化知识体系,形成业务知识网络,指导数据治理平台的数据贯标与质量检测,从源头提升数据质量;
  • 通过业务、系统和数据成熟度评估,持续推进提升数据标准化率、数据标准一致性。 

 

降低数据资源管理成本 

  • 通过统一数据虚拟化引擎,实现统一数据视图的各类异构数据源的查询和分析;
  • 数据资产与业务梳理融合,业务梳理过程定义业务对象,关联业务表,通过主题域组织以业务对象为中心的数据资产体系;
  • 以业务知识网络为中心的任意数据查找、探查和共享使用,减少数据移动复制,提高数据开发效率,降低存储计算成本。  

 

提升业务用户找数用数效率 

  • 以业务对象为中心的数据资产图谱,总览业务对象管理数据,全链条跟踪和分析业务对象的数据血缘;
  • 以业务对象为中心的多维度数据理解,让业务用户以业务语言方式更简易、更快、更智能的找到业务数据;
  • 基于场景分析,让数据运营人员可视化编织业务,关联数据,快速产生分析结果,分析过程所见即所得;降低开发门槛,提升交付效率。  

大型化工企业:一体化数据运营驱动数字化转型

业务痛点

  • 数据资产缺乏业务语义,从研发设计、生产制造到经营管理等缺乏系统、专业性的业务语义知识体系;
  • 现有数据标准化率不高,数据不一致,业务部门的数据需求多变且临时性多,找不到,不好用,不敢用。

 

核心价值

  • 大幅提升数据服务效率:建立标准化、推动全面的业务对象、业务过程和业务规则数据,通过体系化的数据供应链,整合数据生产、汇聚、消费,实现业务用户“自助+自主”式的数据消费能力;
  • 大幅提升数据资产价值:围绕企业运营的核心问题(效率、成本、质量),业务场景牵引,实现业务与数据融合,沉淀全域数据资产。 

大型化工企业:一体化数据运营驱动数字化转型

 

业务痛点

  • 数据资产缺乏业务语义,从研发设计、生产制造到经营管理等缺乏系统、专业性的业务语义知识体系;
  • 现有数据标准化率不高,数据不一致,业务部门的数据需求多变且临时性多,找不到,不好用,不敢用。

 

核心价值

  • 大幅提升数据服务效率:建立标准化、推动全面的业务对象、业务过程和业务规则数据,通过体系化的数据供应链,整合数据生产、汇聚、消费,实现业务用户“自助+自主”式的数据消费能力;
  • 大幅提升数据资产价值:围绕企业运营的核心问题(效率、成本、质量),业务场景牵引,实现业务与数据融合,沉淀全域数据资产。 

更多内容请查看:

《AnyFabric ONE 一体化数据运营平台》eBook 

 

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