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数据管理员：又双叒叕......盘一遍数据，这种工作究竟还要重复多少次？！

●上上个月，发现数据有些问题，我把数据盘了一遍，梳理完数据的关联表才定位到问题...

●上个月，进行数据脱敏管理，我又把数据盘了一遍，敏感字段一个一个都整理到了清单...

● 这个月，开始制订数据标准，我又又把数据盘了一遍，找出所有的参考数据作为标准引用...

企业管理者：还还还还......没看到成效，这项工作究竟多久才能有产出啊？！

● 要开展主数据管理了，才发现主数据是哪些还没明确，谁能快速确定范围、找出管理对象？

● 要使用跨系统的数据了，标准还在建设中，现行数据还没贯标，怎么用得起来，难道要找人把历史数据都对着标准改一遍吗？

做一场数据治理，把数据都快盘包浆了，即便如此，面对每一项新任务还是要重新盘一遍。明明用了工具，但实际还是一道实施难题，纯人工作业难度高、进展慢、成效差。想没想过，你的崩溃，究竟是数据治理本身的不合理还是没选对工具的无奈？现在上车，带你去看五大智能法宝，和“费时费力”说再见，给你的企业数据治理加速：

01智能表关系发现

不同的业务域或业务流程会涉及多张表，表与表之间通过字段关联可形成一张数据关系网，当一个数据发现问题，需要通过关系定位到关联表。

智能表关系发现

智能表关系发现

02智能敏感数据识别

数据流通过程中，难免存在不可完全公开的字段信息，这些字段可能是名称、身份证号、电话、地址、金额、病例、处方、储蓄金额、信用记录等，都称为敏感数据，需要经过加密处理再支撑数据流通应用。

智能敏感数据识别

智能敏感数据识别

03智能数据探查

对数据情况的洞悉，需要贯穿数据治理、分析、应用每个环节中，包括但不限于数据是否一致、是否符合业务规则、质量是否合规等情况。明确数据字段的定义、合规性后，方便在使用中节约查阅数据的成本。

智能敏感数据识别

智能敏感数据识别

04智能主数据/参考数据识别

主数据和参考数据都是可以通过经验总结出判别方法的数据，在确定主数据及参考数据范畴、定位管理明细的过程中，掌握判别方法可以快速推进管理工作，相反地，当人员经验不足、业务不熟悉的情况下，主数据管理和参考数据引用工作较难展开。

智能主数据/参考数据识别

智能主数据/参考数据识别

05智能主数据融合

主数据作为企业的核心数据资产，在企业信息化建设过程中，由于各信息系统面向的业务不同、提供厂商不同，进而导致各系统之间存在信息壁垒，致使主数据无法保证一致性、准确性，从而给企业从事生产经营管理工程中对高质量数据的要求带来阻碍。因此，亟需在主数据管理中通过人工智能等技术对主数据进行融合，切实解决企业主数据质量。

智能主数据融合

智能主数据融合

治理工具千千万，人工总比机器慢。

条条大路通罗马，智能加速数字化。

智能算法是数据治理及企业数字化转型的催化剂，总是辅助、时常替代、偶尔超越，如果您的企业还在犹豫如何选型，不妨联系我们，获取数据治理加速器，开启新的数字化转型体验！