金蝶數(shù)據(jù)治理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值最大化

數(shù)據(jù)治理是由一個(gè)又一個(gè)的數(shù)據(jù)治理項(xiàng)目組成的循環(huán)迭代，不斷上升的模式，也叫螺旋模型。每一個(gè)數(shù)據(jù)治理項(xiàng)目的成功實(shí)現(xiàn)都離不開(kāi)企業(yè)自身的參與與支持。近年來(lái)，很多企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)治理都會(huì)出現(xiàn)不熟練的現(xiàn)象，正是這種情況下，金蝶平臺(tái)的數(shù)據(jù)治理起到了很大的作用，為企業(yè)指路引導(dǎo)正確的方向。

金蝶數(shù)據(jù)治理，能夠統(tǒng)一數(shù)據(jù)治理，提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型，能將口徑不一致、冗余或復(fù)雜的數(shù)據(jù)統(tǒng)一清洗建模加工。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，得益于大數(shù)據(jù)技術(shù)的突破，大量的結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化、異構(gòu)化的數(shù)據(jù)能夠得到儲(chǔ)存、處理、計(jì)算和分析，這一方面提升了金蝶從海量數(shù)據(jù)中獲取知識(shí)和洞見(jiàn)的能力。

對(duì)于大數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的一味追求精確的思維受到了挑戰(zhàn)。而對(duì)于大數(shù)據(jù)的治理，允許一定程度上的容錯(cuò)，反而可以在宏觀層面擁有更好的知識(shí)和洞察力。對(duì)于大數(shù)據(jù)的治理金蝶數(shù)據(jù)中臺(tái)更多的是采用AI技術(shù)，例如：知識(shí)圖譜、語(yǔ)音識(shí)別等，對(duì)大數(shù)據(jù)的采集、處理、使用過(guò)程加以控制，使其能夠合規(guī)使用。

數(shù)據(jù)安全治理，始于數(shù)據(jù)資產(chǎn)梳理。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的梳理，可以確定敏感數(shù)據(jù)在系統(tǒng)內(nèi)部的分布、確定敏感數(shù)據(jù)是如何被訪問(wèn)的、確定當(dāng)前的賬號(hào)和授權(quán)的狀況。根據(jù)企業(yè)的數(shù)據(jù)價(jià)值和特征，梳理出企業(yè)的核心數(shù)據(jù)資產(chǎn)，對(duì)其分級(jí)分類，通過(guò)數(shù)據(jù)治理工具進(jìn)行建模，定義敏感數(shù)據(jù)位置、描述和處理方式，保證數(shù)據(jù)的合規(guī)合法使用。

此外，還能進(jìn)行高效數(shù)據(jù)匯總，支持20+種數(shù)據(jù)源類型、異構(gòu)數(shù)據(jù)的匯集、離線或?qū)崟r(shí)的數(shù)據(jù)接入。

至于數(shù)據(jù)安全這一塊，企業(yè)可以放心，金蝶數(shù)據(jù)治理提供數(shù)據(jù)加密、脫敏、模糊化處理、賬號(hào)監(jiān)控等各種數(shù)據(jù)安全策略，確保數(shù)據(jù)在使用過(guò)程中有恰當(dāng)?shù)恼J(rèn)證、授權(quán)、訪問(wèn)和審計(jì)等措施。 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行安全防護(hù)，分級(jí)分類管理數(shù)據(jù)，遵循最小權(quán)限原則和訪問(wèn)隔離原則，全路徑加密核心數(shù)據(jù)。

現(xiàn)在專業(yè)的數(shù)據(jù)分析軟件旨在幫助企業(yè)提供從內(nèi)外部數(shù)據(jù)源整合、數(shù)據(jù)治理到探索式分析，以及最終實(shí)現(xiàn)智能化決策的大數(shù)據(jù)分析能力，金蝶持續(xù)助力企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)，幫助企業(yè)降本增收和實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的變現(xiàn)，值得信賴。