数据是最复杂的企业资产，每天都在不断产生势不可挡。不同业务系统产生的原始数据缺乏统一的业务语境，导致形成一个个数据孤岛。将数据按统一业务语境梳理，形成全业务数据资源目录。基于数据资源目录发现数据业务画像，进而挖掘数据价值，是企业提升竞争力的重要战略目标。

Datablau企业数据目录平台帮助企业定义数据语境、发布数据标准、管理数据质量、分析数据血缘。快速定位正确可信数据，解决从原始数据到业务视图的问题，真正实现全业务数据分析，降低企业的运营成本，充分发挥数据价值。

主要功能

• 自助式数据转换（ＥＴＬ）自动抽取所有主流关系型，非关系型数据库存量数据目录
• 全业务数据资产目录，自动获取物理数据项，发现数据潜在关系
• 数据标准，包括七万多条预定义业务词典
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主要益处

协作式业务标注企业数据资产地图搜索引擎风格的数据资产查询引擎

业务挑战

企业在发展过程中的人员变动、IT架构设计、采购流程厂商提供的解决方案差异等原因，造成各种缺乏业务定义存量数据混杂在一起难以利用。传统系统技术文档中的重要数据信息无法被所有干系人利用，需要以更易用的协作平台方式共享给非IT人员。另一方面探索式自助数据分析依赖于数据可信度，如何提高数据可信度？要理解数据从哪里来如何用谁在用？

解决方案

Datablau提供协作平台通过对数据源的自动发现抽取，与行业业务语义进行整合，同时支持人工标注及对人工标注机器学习，帮助企业快速完成艰巨的存量数据梳理分析工作。通过协作平台来共享数据梳理的成果，给相关开发数据分析和业务人员，盘活企业数据资产。

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