数据资产
01.
企业数据管控平台
企业数据管控平台
企业数据管控平台是一款覆盖数据全生命周期的数据管控平台，通过对数据从抽取、创建到消亡的全过程的监控和治理实现对数据的统一管控，保证企业业务数据在采集、集中、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性、时效性、安全性，从而帮助客户建立起符合自身特点的数据架构和数据治理体系。
企业数据管控平台是由多个产品组成的一套解决方案，面向实施人员的、智能的、敏捷的数据全生命周期管理应用平台。数据管控平台以元数据管理平台为基础，将数据标准、数据质量、数据资产等系统组合使用。
企业数据管控平台是由多个产品组成的一套解决方案，面向实施人员的、智能的、敏捷的数据全生命周期管理应用平台。数据管控平台以元数据管理平台为基础，将数据标准、数据质量、数据资产等系统组合使用。
02.
数据资产管理平台
数据资产管理平台
金融数据资产管理平台是宇信科技为了应对金融数据资产化管理的重要大数据平台产品。通过体系化的建设过程，为金融机构提供全面的数据资产管理与数据服务，一站式数据资产管理界面与商品化的数据服务，帮助金融机构客户专注于数据资产的管理与数据服务。通过使用数据资产管理平台，客户可以对金融机构数据资产进行全生命周期的管理，包括不同类型的数据、不同技术平台的数据，对资产进行可视化管理。
03.
元数据管理平台
元数据管理平台
元数据管理平台以CWM标准为基础建立统一的元数据存储模型，并根据该元数据模型统一存储日益增加的企业数据信息，为用户了解、管理海量数据奠定坚实的基础。本产品可以存储、管理来自源系统、BI数据模型、ETL过程、数据集市、报表工具的元数据，贯穿数据在数据源到数据目标加工过程中的各个环节。
元数据管理平台通过提供统一的元数据模型，对元数据进行动态采集和管理，并对元数据进行版本控制，真正实现对多变、动态的数据进行管理。元数据管理平台对数据进行集中管理，认识数据、分析数据、挖掘数据，帮助企业实现数据利用的最终目标。元数据管理平台也提供强大的数据分析功能，通过影响分析、血统分析、表关联度分析功能，结合数据地图帮助企业用户理解数据的加工处理过程，认识数据，提供多个视角分析数据在生命周期中的流转情况，为用户更好的认识数据、分析数据、挖掘数据提供了强有力的工具。
元数据管理平台通过提供统一的元数据模型，对元数据进行动态采集和管理，并对元数据进行版本控制，真正实现对多变、动态的数据进行管理。元数据管理平台对数据进行集中管理，认识数据、分析数据、挖掘数据，帮助企业实现数据利用的最终目标。元数据管理平台也提供强大的数据分析功能，通过影响分析、血统分析、表关联度分析功能，结合数据地图帮助企业用户理解数据的加工处理过程，认识数据，提供多个视角分析数据在生命周期中的流转情况，为用户更好的认识数据、分析数据、挖掘数据提供了强有力的工具。
04.
数据标准管理平台
数据标准管理平台
数据标准（DataStandards）是保障内外部使用和交换一致性和准确性的规范性约束。标准管理是规范数据标准制定和实施的一系列活动，是数据资产管理的核心活动之一，对政府和企业提升数据质量、厘清数据构成、打通数据孤岛、加快数据流通、释放数据价值有至关重要的作用。
数据标准通过标准分类确定采集项的分布情况，结合标准属性扩展数据标准采集项。在基础数据标准中，通过当前版本和修订版本，实现版本发布后，修订版本修改数据标准不影响数据标准的当前版本使用。数据标准和元数据关联，除了能建立两者之间的关系，同时可以为数据质量管理做准备。数据标准的生命周期记录从草稿，待发布、已发布、修订、再发布、废止等一系列状态的基础标准生命周期。
数据标准通过标准分类确定采集项的分布情况，结合标准属性扩展数据标准采集项。在基础数据标准中，通过当前版本和修订版本，实现版本发布后，修订版本修改数据标准不影响数据标准的当前版本使用。数据标准和元数据关联，除了能建立两者之间的关系，同时可以为数据质量管理做准备。数据标准的生命周期记录从草稿，待发布、已发布、修订、再发布、废止等一系列状态的基础标准生命周期。
05.
数据质量管理平台
数据质量管理平台
数据质量管理平台是一款轻量级的数据质量平台，通过整合数据分析、质量校验、数据清洗、质量监控等多方面特性，以保证数据质量的完整性、一致性、准确性及唯一性。它可帮助企业解决在数据集成过程中遇到的数据质量的相关问题，为企业高效、准确的进行业务分析打下坚实基础。
数据质量管理平台用于对质量规则的配置和根据规则进行数据的校验，通过规则库配置、任务配置、检测记录等操作，能够评估数据质量，产生问题数据，帮助用户快速定位问题、处理问题、提升数据质量。平台主要涵盖数据质量管理过程，包括规则库、检测报告、任务管理、检测记录、配置管理等。
数据质量管理平台用于对质量规则的配置和根据规则进行数据的校验，通过规则库配置、任务配置、检测记录等操作，能够评估数据质量，产生问题数据，帮助用户快速定位问题、处理问题、提升数据质量。平台主要涵盖数据质量管理过程，包括规则库、检测报告、任务管理、检测记录、配置管理等。
