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从生态型治理到面向价值发现
让数据治理真正改变企业数据应用能力
2019年已经成为中国企业的数据治理元年，数据治理是数据价值变现的前提，已经成为企业的广泛共识。以往的传统厂商聚焦于对数据现状（事后）的治理，木已成舟，就算企业付出再多，然而过去二十年实践证明，收效甚微。数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合，涉及数据使用的一整套管理行为，制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用。数据治理作用是确保企业的数据资产得到正确有效及安全的管理，通过对数据源信息资源的有效获取和管理，达成及实现企业资产数据化目标。通过数据治理帮助企业持续打造有用、实用、安全的数据资产，帮助企业数字化转型制定更好的业务决策，有效降低风险并改善业务流程，为关键业务方案提供支持，并确保遵守法规。
数语科技的Datablau数据治理平台，就是为了解决这些问题而生。通过创新和独有的事前数据工具，采用新的大数据智能算法的平台，将企业的业务人、开发人、行业知识、组织流程等敏捷高效的聚合起来。受到国内TOP20企业的认可，成为大数据时代数据治理解决方案的开拓者。数据治理是企业实现数字战略的一个管理体系，涵盖了业务系统数据采集、数据源信息加工和处理、数据库、数据分析等模块，包括大数据分析、大数据处理、大数据管理，构建数据仓库、数据中台、数据湖，支撑最终的取数和用数场景。良好的元数据管理起到为核心业务决策提供可信、及时且相关信息的作用，经过有效治理的元数据可提供数据流视图，最终提供用于满足合规性的审计跟踪。通过梳理主数据、交易数据、元数据和统计分析数据等数据项，整合多种数据源信息，有效解决企业应对快速变化的需求有效实现业务数字化运营与增长。
实施全面数据治理或数据管理策略，高效安全的数据服务让企业员工方便、及时地查询所需数据信息，可有效降低企业运营成本，改善产品，提高运营效率。帮助企业更好地处理公共领域的风险，拥有可靠的数据，意味企业拥有了更好的风险控制和应对及处理能力。
Datablau数据治理平台可提供安全可靠的数据治理解决方案，具备交付可信、安全的数据和元数据管理方案所需的全部精确功能，帮助企业更好的实现数据信息价值，为决策提供高质量的数据支持。帮助企业实现降本增效、改善业务流程、重要决策制定、产品优化等多方面的收益。
Datablau DDM是新一代数据模型管理工具，由ERwin数据建模研发骨干开发团队荣誉出品。当前大数据时代，数据建模对于业务系统设计与开发，数据仓库模型设计，主数据治理，大数据分析都有举足轻重的作用，传统数据建模工具主要面向数据库设计，而DDM创新的融合了数据治理理念，把数据治理推进到大数据开发流程中，进行开发态的源头信息治理，解决了数据资产管理标准落地的难题。 帮助企业建立规范、有效的模型全生命周期管理体系，拟定具体执行的工作任务，拆解并规划项目建设，在满足业务需求的基础上，实现跨部门数据信息融合，助企业实现数据高价值回报。目前已经在多家银行、基金、保险、能源、政府、制造业等使用，数据资产管理效果显著。
