數據管理員：又雙叒叕......盤一遍數據，這種工作究竟還要重復多少次？！
• 上上個月，發現數據有些問題，我把數據盤了一遍，梳理完數據的關聯表才定位到問題；
• 上個月，進行數據脫敏管理，我又把數據盤了一遍，敏感字段一個一個都整理到了清單；
• 這個月，開始制訂數據標準，我又又把數據盤了一遍，找出所有的參考數據作為標準引用...
企業管理者：還還還還......沒看到成效，這項工作究竟多久才能有產出啊？！
• 要開展主數據管理了，才發現主數據是哪些還沒明確，誰能快速確定范圍、找出管理對象？
• 要使用跨系統的數據，標準還在建設中，現行數據還沒貫標，怎么用得起來，難道要找人把歷史數據都對著標準改一遍嗎？
做一場數據治理，把數據都快盤包漿了，即便如此，面對每一項新任務還是要重新盤一遍。明明用了工具，但實際還是一道實施難題，純人工作業難度高、進展慢、成效差。想沒想過，你的崩潰，究竟是數據治理本身的不合理還是沒選對工具的無奈？現在上車，帶你去看五大智能法寶，和“費時費力”說再見，給你的企業數據治理加速：
?法寶一：智能表關系發現
不同的業務域或業務流程會涉及多張表，表與表之間通過字段關聯可形成一張數據關系網，當一個數據發現問題，需要通過關系定位到關聯表。
人工梳理表關系，需要基于專家對業務和數據的雙重解讀，費時費力難以確保準確性。
智能表關系發現算法，將專家解讀經驗轉化成自動化手段，一鍵觸發，替代“人工盤查、梳理、總結、發現”過程，實現表關系自動發現，在問題發生時，輔助快速在關系網中定位數據來源。
?法寶二：智能敏感數據識別
數據流通過程中，難免存在不可完全公開的字段信息，這些字段可能是名稱、身份證號、電話、地址、金額、病例、處方、儲蓄金額、信用記錄等，都稱為敏感數據，需要經過加密處理再支撐數據流通應用。
人工梳理敏感字段，需要對數據、業務、安全規范充分了解、全面掌握，費時費力難以確保無遺漏。
智能敏感數據識別，將敏感字段判別經驗轉化成自動化手段，一鍵識別，快速獲取脫敏對象清單，助推數據脫敏管理工作高效、精準完成。
?法寶三：智能數據探查
對數據情況的洞悉，需要貫穿數據治理、分析、應用每個環節中，包括但不限于數據是否一致、是否符合業務規則、質量是否合規等情況。明確數據字段的定義、合規性后，方便在使用中節約查閱數據的成本。
人工核查字段，需要時刻對數據、質量要求、業務規則知悉，費時費力難以確保全面性。
智能數據探查，通過自動化的手段了解數據內容、背景、結構及路徑分析，包括數據成分、業務規則合規分析、數據間關系及相關資源匹配等問題，可精準識別數據轉化機制、建立數據有效性及準確性規則、校驗數據間依賴性等的過程，從而幫助企業全面了解數據，并確定這些數據可用性的過程。
?法寶四：智能主數據/參考數據識別
主數據和參考數據都是可以通過經驗總結出判別方法的數據，在確定主數據及參考數據范疇、定位管理明細的過程中，掌握判別方法可以快速推進管理工作，相反地，當人員經驗不足、業務不熟悉的情況下，主數據管理和參考數據引用工作較難展開。
人工確認數據范疇，需要對業務足夠了解，并且確實掌握主數據、參考數據的判別經驗，費時費力難以確保全面性及準確性。
智能主數據/參考數據識別，根據主數據特征唯一性、識別唯一性、長期有效性、業務穩定性等特點，以及參考數據被引用特性、數值唯一性、內容標準化，進行自動化數據識別，輔助主數據管理和參考數據引用順利完成、快速見效。
?法寶五：智能主數據融合
主數據作為企業的核心數據資產，在企業信息化建設過程中，由于各信息系統面向的業務不同、提供廠商不同，進而導致各系統之間存在信息壁壘，致使主數據無法保證一致性、準確性，從而給企業從事生產經營管理工程中對高質量數據的要求帶來阻礙。因此，亟需在主數據管理中通過人工智能等技術對主數據進行融合，切實解決企業主數據質量。
人工貫標歷史數據貫標，需要投入大量人力時間，對照標準進行數據治理，影響數據應用進度，治理效果高度依賴人工能力。
智能主數據融合，是一種從不確定、不精確、不一致、沖突和類似的原始數據中得到更加一致、更有信息量、更準確信息的技術，打破信息壁壘和治理周期長的問題，即刻實現數據貫通應用。
治理工具千千萬，人工總比機器慢。
條條大路通羅馬，智能加速數字化。
智能算法是數據治理及企業數字化轉型的催化劑，總是輔助、時常替代、偶爾超越，如果您的企業還在猶豫如何選型，不妨聯系我們，獲取數據治理加速器，開啟新的數字化轉型體驗！
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