发布时间：2020-8-2 分类： 电商动态
人工智能时代的到来使得数据的重要性不言而喻。但是，数据量和数据维度的增加扩大了企业数据资产的原始信息，但也给数据资产的管理和数据的有效利用带来了巨大的挑战。在美国，由于未能有效利用数据驱动的业务增长，大约三分之一经历过数字化转型的公司的数据支出减少。
对于企业数据管理员和数据用户，他们最关心的问题包括：
·数据使用状态：数据来自哪里？谁在使用这些数据？使用场景安全吗？
·数据的含义：是否从不同的来源定义了相同的数据名称？数据转换后的含义是什么？
·数据是否正确：数据经过多次转换后，分析结果是否仍然可以决定？
现在，您可以使用“数据治理和技术”来解决这些问题，方法是使用一组数据治理产品工具并定义组织在访问，管理，使用，监控和保护时需要遵循的一组流程改进数据和数据使用促进业务产出的过程。
nEqual DMP 是业内领先的第一方品牌数据管理平台，它在开源的 Wherehows 基础上集合自研产出数据治理套件，并整理出完整的解决方案以服务于宝洁、ABI、Intel、广汽菲克、汇丰银行等国际知名品牌数据资产的建设、管理及使用。
nEqual DMP大数据治理技术套件具有以下功能：
1. 数据资产盘点（Dashboard）：快速跟踪数据资产的基本情况
仪表板包含数据总量，数据存储，数据源，数据使用，新访问数据以及敏感数据的使用;
2. 元数据管理以及数据亲缘管理：解决数据理解以及数据可靠性问题
元数据是指数据数据，它详细存储数据的来源，数据的处理方式，数据维度的技术属性，业务属性信息和数据的生命周期;数据亲和性管理是指详细记录数据的转换行为和转换逻辑。并以透明的方式显示数据的上下游关系;
3. 敏感数据使用及脱敏：解决数据安全以及数据使用合规方面的问题
通过敏感数据定义的规则配置自动识别数据库中的敏感数据，并使用使用情况统计，使用情况跟踪，权限控制，脱敏规则和脱敏管理;
4. 自动化流程及协作管理：解决数据治理中人的管理问题
协作管理包括一个权限系统，以确保数据使用的安全性;自动化流程管理用于提高数据管理和数据使用的效率。
此外，DMP数据治理还需要解决营销场景中的一些特殊问题，例如：大量数据和持续的大规模增长，访问多个内部和外部数据源以及可变数据源，数据源度量标准一致性问题一些数据的生命周期很短，从访问到支持决策的数据效率非常高。
对于这些需求场景，nEqual DMP的大数据治理技术特征主要体现在：
·数据治理流程的标准化和自动化：从数据访问，数据转换，数据风险监控到数据挖掘的自动化流程管理和高度可扩展的配置方法;
·使用机器学习等方法生成和管理元数据标签，以加快数据搜索速度。
为了帮助公司的营销数据使用效率和使用效果得到进一步改善，未来，nEqual DMP数据治理功能将继续优化：优化机器学习建模功能，以提高生成元数据标签的能力，以及数据关联性管理从表关系深入到现场层面;增强协作和共享功能，使数据分析师能够更好地协作并传递分析体验，从而提高数据使用者的效率和效率。
时代在不断变化，人们的行为习惯也得到优化和升级。 nEqual是一家帮助企业实现数据在线功能的大型数据技术公司。它一直秉承数据连接+产品技术+咨询服务的铁三角模型，为企业实现超级用户。体验中央商业模式护送。同时，在自身产品技术的研发和研究中，始终走在行业的最前沿，不断依靠实际经验带来的思想做出先进的升华，带来更多更好的服务。体验更多品牌所有者。
