應用背景
近十年，企業信息系統建設已經達到迸發式規模，但缺乏完善的數據管理和數據應用體系，如何有效地建立起業務規範統一、集成互聯的數據基礎，實現了企業級、全流程數據管控，是每家機構IT治理的重點和難點。
儘管國外有成熟的行業數據模型產品和數據治理解決方案，但是因爲國內的上遊系統、發展水平階段、實施費用成本等因素導致難以獲得市場。國內的公司在借鑑國外的設計思想基礎上進行系統初步建設，逐步從統一思想認識到準備開發建設階段，建設自己的數據管控平臺的條件逐步變得成熟。
產品全景
基於平臺化的數據管理落地實施工作，滿足對大數據治理體系的梳理、統一全公司數據資產，平臺包括調度管理、元數據管理、數據標準管理、數據質量管理應用模塊，提供數據治理問題發現、跟蹤、治理、評價的全流程閉環管理。
BOBTY综合軟件數據治理平臺結構圖
主要功能
- 數據標準管理：契合業務實際需求，提供符合行業標準規範的數據標準，包括管理流程及辦法。
- 數據質量管理：數據質量管理以數據標準爲數據檢核依據，多維度驗證數據， 包括：數據勾稽校驗規則、多路數據校驗規則、數據質量校驗報告。
- 數據模型管理：規範數據表名、字段名的命名，對數據模型分層和統一開發規範管理，解決模型設計和數據開發的不一致性。
- 元數據管理：既分析數據業源血統，又清楚數據是如何計算出來的，保障企業數據的準確性。
- 數據安全：確保數據訪問和流轉時不易發現增加、修改、丟失和泄露情況，保障數據質量。
- 數據生命週期：將企業的信息資源進行全流程、全週期的統一規範和管理。
應用價值
數據關係脈絡化
提升企業統一有序的數據管理能力，實現對數據間流轉、依賴關係的影響和血統分析，減少複雜企業數據環境中搜索數據的時間，提高數據分析的效率。
數據標準規範落地
推動數據標準在全企業的執行落地，規範化管理數據平臺的業務和技術基礎設施，包括數據管控制度與流程規範文檔、信息項定義等。
數據稽覈自動化
提供數據校驗腳本生成引擎，根據校驗方法生成技術檢驗腳本（非法值、空值、碼值、主鍵重複等）、業務檢驗腳本（業務邏輯檢查、數值檢查、波動檢查、一致性檢查）。
消息預警智能化
實現數據質量的預警智能化，把各種數據異常問題通過不同手段主動推送至各種客戶終端，以確保數據可用、高效。
