当前数据已成为国家的重要战略资源，是驱动经济社会发展的新型生产要素。数据在我国生产活动中扮演着重要角色，将数据纳入到收入分配框架中具有必要性和迫切性。*党**的第十九届四中全会提出“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”，这是对数据在发展数字经济中所起的关键作用的肯定。“数据作为要素参与分配”的提出顺应了目前数字经济发展的大趋势，标志着我国已正式进入“数字经济”红利大规模释放的时代。“十四五”规划和2035年远景目标《建议》中，国家明确提出加快发展数字化，建设数字中国。要迎接数字时代，激活数据要素潜能，提升全社会数据治理能力至关重要。
为顺应建设数字中国的发展趋势，全拓竭尽所能建设 易数 (E-DATA)数据融合治理平台 ，搭建完整的数据治理体系，形成高质量的数据资产，从而实现政府/企业数据高价值回报。
一、解/决/行/业/痛/点
1.数据孤岛
信息存储库仍然由单个团队或部门控制，并且对整个组织不可见。
2.数据不一致
业务数据不同部分不共享统一标准，业务数据出现问题时，定位和解读数据要消耗大量的人力和时间。
3.数据不准确
业务数据体量较大时，会存在大量编码不规范、数据格式不正确、字段含义不清晰的情况，且难以处理。
4.数据质量差
当业务的不同部分正在接收不具代表性或意外的数据时，实施成功的数据治理计划变得更加困难。
5.数据不安全
由于缺乏数据加密、脱敏的管理机制，数据存储、传输、使用不尽合理，极易造成敏感信息泄露。
6.数据难整合
跨部门、跨业务和跨系统的数据关系错综复杂，关联关系难以定位，分析十分困难。
二、数/据/治/理/体/系
三、产/品/主/要/功/能
No.1元数据管理
提供可自由调度的自动抽取数据工具，可在全局范围内对元数据数据状况进行查询检索。让企业的元数据管理更加自动化、规范化。
No.2数据标准
提供动态识别数据源、实时同步元数据、多版本映射和全流程标准管理体系。使企业的数据管理更加规范、智能。
No.3数据集成
提供可视化视图过程管理与内置的科学算法，针对各类业务数据分别进行库表级转换，并支持自定义流程调度。让数据集成工作更加的人性化、智能化，做到真正的低代码可视化数据处理。
No.4 数据质量
提供多种常规的数据校验和自定义质量稽查，调用灵活多样的质量稽查算法形式实时动态质量稽查。使业务数据的质量规则和审查控制更加灵活，高效提升业务数据的应用效果，数据质量一目了然。
No.5数据资产
资产管理助力企业实现数据合理化、资产化，完善企业数据管理体系，从而全面提升企业数据资产服务的能力。
No.6数据周期
数据生命周期用以记录数据从创建和初始存储，到整体整合集成过程，再到最后过时被删除的整个流转过程，对数据进行全生命周期监控。
No.7数据服务
建立完善的、安全的、高可用的对外数据服务接口，将已资产化的数据进行接口服务化，实现数据的高效应用。
No.8数据安全
安全管理体系主要基于用户权限、数据权限和加密脱敏三大机制，确保数据存储、传输和使用的安全，避免因数据应用过程中产生的安全事故给企业带来经济损失、法律纠纷等。
四、方/案/特/色
1.统一数据标准
通过完善的数据标准体系，建设管理方*论法**+数据指标系统，统一数据指标口径，消除数据二义性。
2.统一资产管理
提供企业级数据资产管理体系，并通过数据地图与数据血缘实现360°数据全链路追踪。
3.统一算法管理
基于机器学习和深度学习算法，实现数据资产和主数据深度智能联动识别。
4.统一数据服务
安全高可用的对外数据服务接口，实现所有需求，一个接口。
5.统一平台管理
提供可视化、拖拽式自助开发与分析平台，统一数据开发流程与项目周期管理。
6.统一安全管理
统一网管、密钥、服务，动态监控数据健康状况，排除底层数据安全隐患，为数据服务保驾护航。
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