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可视化

Visualization

数据现状与问题

主要服务内容

  • 调研

    明确数据建设现状,因地制宜制定治理方案
  • 主题化

    多数据间碰撞、融合、关联和互补,实现数据潜在价值的挖掘
    主题库和知识库的生成
  • 接入

    统一存储备份,汇聚内外部多源异构数据
    消除数据物理隔离
  • 资产化、服务化

    统一数据资源目录,统一数据服务
    全流程、跨部门、跨业务、跨层级数据共享
  • 标准化

    统一标准规范,优化数据质量提升数据价值
    消除数据逻辑隔离

数据调研服务

数据来源广泛而且结构各异,加上各地数据都有自己的特色,以及信息化建设程度不一、数据质量不同等原因,在各地开展数据处理工作前会先进行全面的数据调研梳理,根据调研结果因地制宜制定数据处理方案,明确数据处理的终点、出发点和路径。

数据接入服务

数据接入是指根据业务需求,在起始阶段定义数据获取、处理、治理、组织、服务各环节的流程、方法和流转机制,并根据数据探查和定义将多源异构数据接入大数据中心,完成与数据提供方的数据对账。

数据标准化

主题化服务

主题库将分散在各个表中的数据统一到了一起,形成较为全面完整的基础数据库,既能直接对外使用,也可以作为数据支撑,进行数据的业务二次计算。主题库是一个可以不断完善扩充的库,如果来源数据表越多,那么主题库中数据将更加完整准确。

资产化、服务化

把数据资源加工形成通用可复制的服务及组件,不同的应用开发项目组可以共同地去调用唯一的数据服务,从而保证数据质量和一致性,加速从数据到价值的转换过程。

拟达到的效果:
通过数据治理服务让数据成为资产,使得海量数据以最高效率发挥最大价值。
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