AISWare DataGO行业数据资产管理平台以MDA为驱动,实现场景化的数据管控,从数据现状盘点评估,建立管控手段,释放数据价值,推进知识传承,通过良好的治理让数据更容易使用,逐步实现数据资产管理目标。
基于元模型驱动,利用AI/NLP等技术,降低人工工作量,提升元数据质量
资源管理器形式实现数据能力集成调用及全局统一入口,快速构建企业级数据目录,让数据更容易理解和使用,持续释放数据价值
基于元模型对象进行全域、全景数据搜索,支持采用业务语言进行数据检索和查询
构建数据资源治理与数据资产运营,解决数据问题和发挥数据价值
从数据资源的有效治理到数据资产运营,采用管用结合模型,推荐数据治理循序渐进
通过行业级数据资产管理最佳实践实现数据管理场景化落地,建立有效的管控手段,有效提升数据运营效率
元模型驱动,支持非结构化数据治理,多源异构平台可无缝整合。基于数据工厂,可满足企业内部不同角色得使用需求。 多租户的统一管控,数据隐私可有效管理
复用所积累的最佳实践,快速提升工作效率和质量。预置多个行业沉淀的优秀模型和典型的特征数据,以及稳定高效的AI算法和工具,快速构建高质量的数据服务,节省人力及资金成本
可与第三方平台能力集成。以IT建设流程为核心,可在不同项目阶段集成API服务能力(如稽核工具、标准评估、AI盘点、主数据服务等),将能力微服务化,嵌入到其它系统,以服务促管控
丰富的可视化组件,支持图形化展示和拖拽式操作。目录、图谱、地图等形式展示及操作数据资产,数据应用众筹以及快速移植
从“两张皮”到“一贯式”的治理路线,三全式(全流程、全生命周期、全景式)治理模式,一体化管理(数据定义、规范、开发、运维、评估、开放、运营等于一体)
部署方式灵活,类积木式搭建。提供SDK、API等多种模式输出方式,可以与客户现有的平台和系统快速无缝集成