数据治理平台PowerDatawave

PowerDatawave (简称Datawave) 是悦策基于DAMA数据管理标准方法论打造的一站式数据治理平台。Datawave面向企业提供简单、全面的元数据采集能力,实现企业统一数据资产管理及数据质量控制

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一站式数据开发与高效治理

Datawave融合了数据采集、数据处理、数据建模等全链路 DataOps数据开发能力,结合元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据安全管理等一系列数据治理和运营能力,帮助企业在数据构建和应用过程中有效提升数据质量、降低管理成本、增强决策能力。

数据开发治理平台DataWave
业务挑战
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数据标准难统一
内部各系统相互独立,互不干扰,存在一物多码、一码多物的情况
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数据质量差
烟囱式的信息化建设,导致数据彼此割裂,无法全链路勾稽,数据质量差
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数据重复建设
企业各部门的信息化独立开展,数据分散在各系统,导致数据重复建设
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数据安全堪忧
数据安全边界模糊、缺乏系统性及场景化的安全服解决方案
数据治理的价值
数据是公司的核心资产,数据准确是有效内控的基础。数据的价值和风险应被有效管理,以支配应被有效管理,以支撑内部管理简化、业务流集成、运营效率提升和经营结果的真实呈现。
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一站式数据开发治理平台
产品全景
产品架构
产品全景
Datawave融合了数据集成、数据交换、实时计算存储、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据资产管理、
数据安全管理、数据生命周期管理十大产品模块,各产品模块可独立或任意组合使用,打通数据治理各个环节,
快速满足政府、企业各类不同的数据治理场景。
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产品优势
一站式数据开发运营平台
提供全域数据集成、数据标准规范和数据资产管理,覆盖数据智能分析、数据可视化等一站式数据服务
简单、全面的元数据采集
支持MySQL、Oracle、HBase、HIVE、SQL Server等主流数据库;支持Perl、Python所有文本类脚本
支持快速对标与执行评价
支持梳理成果快速入库,并与数据模型映射,确保标准的落地及属性灵活扩展,支持数据标准的质检与分析
统一数据资产管理
从业务视角管理和查看数据,统一资产访问权限,提供全局资产视图、实现数据溯源和数据开放共享
先进的分布式架构
融合SQLonhadoop、MPP、流处理等大数据技术,支持数据湖计算与存储
开放接口便于二次开发
核心功能开放标准restfulAPl;所有功能模板可扩展、支持定制化插件无缝集成;提供培训和二次开发服务
以大数据治理为核心的行业系统级交付
客户案例
南方电网 | 为能源领域提供解决方案
行业特点: 数据体量大、种类繁多价值密度低
集团缺乏统一的电网描述标准,“部门级”系统建设,多源维护问题突出,电网一张图的构建、维护与管理存在不贯通、不一致。
解决方案与产品应用

1. 采取多租户微服务的创新架构,动态调配计算资源以及资源共享的功能,有效的解决了数据孤岛的问题。

2. 由传统本地部署模式转变为云上进行数据存储、分析、处理,大大提升了资源利用率,同时降低了设备运维的成本。

客户关键成果

1. 根据南网统一主数据模型,并按照数据质量管理要求,自动完成数据准确性、及时性、一致性、完整性等规则校验。

2. 建设业务中台,实现服务梳理、服务相关标准的制定以及核心服务的标准化封装。

3. 建设电网资产中心,提供资产转资、资产再利用、退役报废、资产信息及资产关系查询等服务。

郑州地铁 | 为轨道交通提供解决方案
行业特点: 数据多源、异构复杂
系统涉及含全线所有车站、区间、停车场、控制中心、备用控制中心、主变电所范围内的信息化系统,且设备采用不同的厂家,存在繁多且复杂的接口。
解决方案与产品应用

1. 通过引接功能实现实时数据采集,并对引接来的数据进行数据稽核、统一数据模型和编码规范。

2. 在数据中台对数据进行融合关联,通过数据预处理与数据分析,开发训练模型和应用部署。

客户关键成果

1. 为数据接入提供了统一的接口,包括结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据等都可基于同一标准进行接入。

2. 通过离线数据建立的模型,对实时采集的数据进行实时分析,建立AI模型,挖掘数据价值。

3. 通过对列车、客流、设备、视频监控、以及外部相关信息的整合,自动实现车站客流的智能预测和告警。

大昌汽车 | 为汽车零售提供解决方案
行业特点: 数据治理能力弱、数据标准不一致
部门级系统建设,多源维护,缺乏统一的业务术语标准,各专业系统对建模及应用方面存在认识差异,导致跨专业共享与应用不畅。
解决方案与产品应用

1. 定义业务术语表、制定元数据标准、制定主数据标准、制定数据治理制度及评估指标。

2. 建立多级分类的数据资源目录管理,定义和识别所属领域的数据资源内容信息,识别数据资产价值。

客户关键成果

1. 通过数据治理平台完成主数据治理和元数据治理,建立主数据标准,实现集成共享。

2. 建立数据质量规则定义、检验、分析、整改的数据质量全周期管理模型,提高主数据质量。

3. 对企业的数据资产进行全面的梳理和盘点,支撑企业业务指标的追踪和溯源,为企业管理和决策提供重要支撑。

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