数据治理及可视化

建立数据规范    整治无序的数据并建立规范标准，为跨应用消除障碍；

主数据   确保主数据通用及系统协调，优化数据应用现状，为信息集成夯实基础；

元数据驱动   元数据采集自动化，建立可靠的数据影响力分析、血缘图谱和全链路分析，为数据治理提供核心驱动力；

数据质量保证   优选净化、结构清晰的数据，提升数据价值含金量；

数据需求管控   需求活动全生命周期监控，规范需求管理，确保数据的价值变现；

数据模型管控  通过AI集成分析结构建立数据模型，并加入管理手段确保数据可用性；

数据安全管控   建立风险防范机制、管理权限、异地容灾等，确保数据资产的安全性；

数据应用标准化   可视化流程配置，支持流程元素灵活配置，使数据管理标准化、流程化，减少人为失误，最大限度提升数据应用价值。