建设数据标准
统一规范，提升效率，强化决策力
数据资产管理
统一数据管理、提升使用效率、促进跨部门协作
提升数据质量与安全
增强数据的可追溯性、准确性、完整性、安全性
数据治理咨询
建立数据治理咨询委员会，设计方案，实施并优化管理体系，确保数据质量与安全，提升数据价值
数据资源梳理
快速对接数据源，全面盘点企业数据资源，结合业务域对数据进行有效辨识
数据血缘分析
完成数据溯源，支持系统、数据表、数据项等多层级数据血缘图
数据标准建立
对企业数据及业务流程进行调研、梳理、分析，完成体系化的数据标准规范建设及未来数据发展的战略规划
数据资产目录
根据业务域、实体等不同属性对数据资产分类，形成有价值数据资产，并完成共享发布
数据清洗与安全管理
确保数据准确性、完整性、一致性，完成数据ETL，并对数据访问进行安全管控
数据资源梳理
标准检索
数据资产目录
质量校验
Sql解析
标准文件管理
数据资产总览
权限管理
▪ 数据治理价值 ▪
数据标准建设
精准掌握数据资产变化信息，提升价值数据应用效率
- 全面梳理企业数据资源，结合业务场景明确数据的价值；
- 根据不同业务属性，从系统、数据表、数据项等多维度统计数据资产详情;
- 交付数据资产目录管理平台，有效查询数据资产明细，真正做到企业数据资产的清晰管理。
利用sql解析，快速获取数据血缘关系，提升数据运维能力
- 支持多数据源、复杂sql的解析，包括但不限于对存储过程、视图等，直接生成血缘关系图；
- 从系统、数据表、数据项三个维度进行数据血缘关系的展示，数据项的来源分别为映射、录入、计算等三种类型。
全面管理数据标准，让标准更易被应用
- 支持名称、关键词、主题词检索，让标准更易被发现；
- 支持各种类型文档（pdf\word\excel\txt\jpg\png）上传、下载、预览、更新等，让标准更易被应用；
提升数据质量，促进数据应用效果提升，保障数据准确性
- 具有三种模式（规范、规则及逻辑）的数据质量检查规则定义方法，检查数据的规范性、⼀致性、完整性及逻辑性；
- 数据质量检查工作可以定义多种任务、多种执行策略，生成数据质量检查报告。
多形式获取数据模型，完善、优化模型，促进数据一致性
- 实现已有数据模型的解析、建立和维护，能够解析专业建模软件、电子表格等数据模型文件，形成可用于程序处理的结构化数据；
- 具有多版本管理功能，可对模型维护分角色、分用户授权，可以基于多种检索条件进行模型信息的定位与查询。
支持数据中台、湖仓一体、数据湖、数据中心等多场景应用
- 支持restful \ webservice两种API方式对外发布治理成果数据；
- 对数据接口进行管控，包括访问白名单、数据量、访问流量、访问时间等方式进行管控；
▪ 数据治理平台功能 ▪
数据标准管理
数据资产管理
数据质量管理
数据血缘分析管理
数据模型管理
数据共享服务
数据资产管理
快速梳理企业数据资源，建立有价值的数据资产目录
数据质量管理
自定义多种校验规则，提升数据质量，监控问题数据
数据血缘管理
支持Sql、视图等解析、快速获取数据血缘，多层级展示
数据模型管理
PDM、表格、逆向提取等形式获取模型，监控模型变化
数据可视化调度管理
清晰掌握多层级数据存储过程状态，掌握最新数据信息
数据共享发布管理
多形式管理数据接口，保障数据安全可控
▪ 平台功能视频演示 ▪
能源行业
金融行业
生产制造
医疗管理
能源行业
数据管理与优化
在数字化时代，能源行业面临挑战与机遇，数据治理至关重要。其本质是确保数据准确、完整、一致与安全，实现数据资产价值最大化。在勘探、生产、传输和销售等环节，数据治理能精准定位资源、保障生产、优化调度、合理定价，不仅降本增效、保障安全，还推动行业数字化转型与可持续发展，是行业发展的核心驱动力。
金融行业
数据真实与安全
在金融领域，数据治理是对各类金融数据进行规范管理，确保数据真实、可靠、可用，挖掘数据潜在价值的关键举措。它能整合客户交易、信用等多源数据，精准识别金融风险，辅助信贷审批与投资决策；还能助力分析市场趋势，优化业务策略。通过数据治理，金融机构得以降低风险损失，提升运营效率与经济效益，增强市场竞争力，是金融行业稳健发展的重要支撑。
生产制造行业
数据质量、准确性与及时性
在生产制造行业，数据治理是实现精细化管理与智能化升级的关键。其本质是对生产全流程数据的统筹管理，保障数据的准确性与及时性。通过数据治理，能精准把控产品质量，优化供应链协同，挖掘生产流程潜力，实现设备的智能运维。不仅降低次品率、减少库存积压，还能大幅提升生产效率，降低运营成本，推动生产制造行业向高质量、智能化方向迈进，增强行业整体竞争力。
医疗行业
数据质量，挖掘数据价值
在医疗行业，数据治理是对患者病历、诊断影像、检验报告等各类医疗数据进行系统性管理，保证数据质量，挖掘数据价值。通过数据治理，可实现电子病历标准化，辅助医生精准诊断、制定个性化治疗方案，提升诊疗水平；助力医学科研，挖掘疾病规律，推动医学发展；还能用于医疗质量评估与资源合理分配，优化医院管理。数据治理有效提升医疗服务质量，促进医疗行业的科学发展。
▪ 数据治理应用场景▪
▪ 数据治理干货分享 ▪
2024
10-28
IntaLink与大模型技术实现NL2SQL的不同：
1）不需要准备训练大模型的问题集，是通过数据分析获取数据之间的逻辑，所以IntaLink可以适用于广泛的数据范围。当可集成的数据越多时，其优势越大。
2）侧重于数据的集成，即数据集成时关联条件的生成，而对于数据的使用方法并不关注。
3）准确度高，如果抛开数据质量的问题，IntaLink生成的数据关联关系，准确度在理论上可以达到100%。
1）不需要准备训练大模型的问题集，是通过数据分析获取数据之间的逻辑，所以IntaLink可以适用于广泛的数据范围。当可集成的数据越多时，其优势越大。
2）侧重于数据的集成，即数据集成时关联条件的生成，而对于数据的使用方法并不关注。
3）准确度高，如果抛开数据质量的问题，IntaLink生成的数据关联关系，准确度在理论上可以达到100%。
2024
11-04
随着前端技术的飞速发展，现代前端框架（如React、Vue、Angular等）逐渐成为构建复杂Web应用的主流选择。然而，在追求性能和交互体验的同时，开发者也面临着一个重要挑战：如何确保在各种网络环境和设备上的可用性？这就引出了“渐进式增强（Progressive Enhancement）”的概念，它与现代前端框架的结合，能够确保应用在高性能和可访问性之间取得平衡。
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