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数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。 数据集成的核心任务是要将互相关联的异构数据源集成到一起，使用户能够以透...

数据质量影响的不仅是信息化建设的成败， 更是影响企业业务协同、 管理创新、 决策支持的核心要素。...

数据服务层（OneService）改变了传统的数据集成和交付方式，所有整合到数据中台的数据都通过数据服务提供，数据服务对外暴露的不是数据而是接口，数据消费者不用直接获取数据...

对于每个企业的全域数据覆盖范围是不一样的，全域数据涵盖了企业相关的内外部数据，与企业的业务和商业性质息息相关。未来的数据治理会形成基于小数据治理体系和大数据治理技术，在数据...

随着新基础设施计划的实施、消费互联网的升级和产业互联网的发展，人工智能科技产业开始步入全面融合发展的新阶段，成为数字经济时代的核心生产力和产业底层支撑能力...

主数据（Master Data）是具有共享性的基础数据，可以在企业内跨越各个业务部门被重复使用的，因此通常长期存在且应用于多个系统。...

总结当前及未来一段时间内数据治理发展的八大趋势，以及在基础制度、关键技术、市场产业和国际社会等层面面临的四大挑战，为各方研究和讨论完善数据治理体系以及相关重大议题提供有益支...

企业应用集成技术是伴随着企业信息系统的发展而产生和演变的。企业的价值取向是推动应用集成技术发展的原动力。...

随着企业信息化水平的提高，信息系统的数量越来越多，各系统之间就需要深度集成，实现信息数据的快速共享。...

企业在建立数据资产管理体系后，需要进一步挖掘及发挥数据资产价值。不仅是常见的数据决策分析，还需要体现在数字化业务的各个环节。从生产驱动价值转变为数据驱动价值，数据价值将让传...

数据血缘关系，从概念来讲很好理解，即数据的全生命周期中，数据与数据之间会形成多种多样的关系，这些关系与人类的血缘关系类似，所以被称作数据的血缘关系。...

​ 数据驱动是通过先进的IT技术和人工智能对企业的数据资产进行有效和充分的利用，其目的是从数据中获得有价值的“洞见”，以指导人们作出更加科学的决策和更加有效的行动。...

数据质量管理是指在数据创建、加工、使用和迁移等过程中，通过开展数据质量定义、过程控制、监测、问题分析和整改、评估与考核等一系列管理活动，提高数据质量以满足业务要求。...

业务系统在多年的迭代中可以说对权限的控制已经逐渐的完善并且复杂的，这是业务流程的专业知识多年所构建出来的，这些过程决定了谁可以看到和编辑哪里的数据。...

数据从创建到流转要严格执行企业主数据标准和填报规范。同时，做好数据运营工作，定期检查数据质量，进行数据的清洗和整合。实现企业数据质量的不断优化和提升。...

数据战略是一个为了用数据驱动业务，实现企业业务目标而制定的一系列高层次数据管理策略组合，它指导企业开展数据治理工作，指明了企业数据应用的方向。...

YonBuilder是面向企业组织和个人开发者的低代码开发平台，支持可视化、低代码/无代码开发，并融合敏捷的移动开发技术，实现快速、简单的应用构建。...

随着新一轮技术的发展浪潮，催生了很多创新，技术已经成为企业商业创新最关键的推动因素。同时，产业的发展，推动了企业的进化，他们希望能做到客户导向、员工能动、数据驱动、智能运营...

在数据治理中，数据指标一般都是业务中最基础的分析内容，但是业务不断地快速发展迭代，指标管理上就会出现很多问题。所以在数据治理中指标系统的管理也是其中必要的一环。...

数据标准就是通过制定一套由管理制度、管控流程、技术工具共同组成的体系，来对数据定义、分类、格式、编码等标准化管理。...