数据标准服务 DSM

对数据湖中数据原料按照既定的数据标准进行标准化清洗及处理,提升数据的规范性,形成初步的数据资产,可在线定义数据标准、审批标准、定义标准化处理规则、配置标准化处理任务,由系统自动完成数据原料的标准化处理。

核心优势

  • 智能化服务

    依托机器学习算法扫描元数据,智能识别基础数据标准,提高智能化程度,降低人力劳动成本,让智能服务业务。

  • 数据标准化处理

    将标准化处理逻辑抽象为通用程序,标准化数据加工任务通过引用准化处理程序,自动完成数据湖原始数据标准化处理。

  • 个性化服务

    支持在线维护代码集,手动绑定分类代码。系统内置数据标准元模型,用户自定义追加数据标准数据项,满足个性化业务需求。

  • 全生命周期管理

    提供从数据标准制定、修订到审批、发布、执行以及版本管控的全生命周期管理,管控数据标准化建设每一环节。

核心功能

  • 标准化处理-脚本模式

    在线编写标准化脚本,完成数据标准化处理。

  • 标准化处理-向导模式

    通过可视化配置标准化处理程序,完成数据湖中原料数据标准化转换。

  • 标准化程序配置

    维护标准化加工程序,完成数据标准化清洗,兼容不同类型数据库,支持上传自定义函数。

  • 数据标准智能识别

    调用机器学习算法模型扫描数据源中元数据信息自动提炼关键数据项智能推荐数据标准。

  • 数据标准配置

    可视化管理为客户方信息化建设与发展打下规范性基础确保后续IT与大数据的良性发展。

  • 数据标准模板配置

    用于定义数据标准的数据项组成元素,模板内置部分关键基础数据项和自由扩展数据项。

应用场景

数据标准化清洗
场景举例
数据标准化管理提供基于数据标准规则,通过前端可视化配置方式,自动实现数据标准化转换的能力。
数据质量监控
场景举例
数据标准管理从业务、技术、管理三个维度定义数据项规范,为数据质量监控提供依据。
数据资产管理
场景举例
数据标准管理是数据资产管理体系一部分,以应用驱动的方式,不断积累数据标准,为后续IT建设打下良好基础。

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