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随着客户业务的发展和多年积累、对数据重要性越来越突显，往往会选择构建统一数据资产平台来进行数据的管理和服务，但现状数据孤岛现象严重、数据使用难度大、数据管控效率低、业务创新灵活性差、数据、业务和系统的多样性让数据接入难、数据管理难、数据消费难，导致企业在构建数据资产平台过程中面临技术、产品、应用上各种问题。
数据资产平台，是大数据时代的自动化企业级数据资产管理平台，利用大数据技术、AI技术以及数据安全技术，打造集数据标准管控平台、数据中台和数据工具产品为一体的数据智能底座。引入国标、行标、企业标准及通用数据标准，全方面、全生命周期的进行数据规范，落实数据标准工作，为上层业务系统提供统一标准数据，结合丰富的行业沉淀和数据治理经验，为客户提供一站式的数据资产平台。
1、数据标准管控平台
以数据标准为基础，构建基于元数据模型的全域数据资产地图，实现多维度检索数据，同时借助数据血缘实现数据视角和业务视角的数据感知，结合数据质量实现数据检索和全链路数据质量管理。同时，通过数据安全平台实现数据资产的隐私安全保护。
2、数据集成平台
提供离线、实时、整库迁移等能力，实现数据在不同服务平台等异构和多源数据的抽取、集中、加载、转换、传输及共享，联接多态数据，平台提供对外标准接口，支持业务系统注册接口，支持MySQL、ORACLE、SQL Server、达梦、阿里OB等国内外数据库集成，整合业务和数据生产力。
3、数据开发平台
基于Dataops理念，提供数据查询、实时计算、离线计算、任务配置、数据测试等一站式数据开发服务，支持BPM技术架构与湖仓一体建设，构建全域敏捷数据开发能力。
4、数据服务平台
提供运营仪表板、数据服务、数据应用、接口开发及监控等能力，实现服务接口的编排、测试、发布、申请、使用、下线全生命周期管控，引入多种数据安全机制，在数据分析过程中保证数据安全，实现从平台层到数据层到服务层的360°安全管控。
5、数据资产运营平台
提供资产视图、资产管理、资产运营、资产应用等能力实现了数据资产的盘点、挂接、评估、运营、服务等全资产管理过程，支撑全行数据资产目录构建和资产价值释放。
6、数据工具产品
提供连接数据和业务的数据工具，提供外部数据管理引擎、指标引擎、决策引擎、搜索引擎、推荐引擎和可视化引擎，为业务提供数据驱动能力。
7、数据湖管理产品
支持多种格式数据接入，提供统一的元数据管理、湖文件管理、数据入湖及存储，数据分析等全域数据湖管理能力，支持从唯一性、一致性、完整性、准确性等多维度定义数据质量标准，支持主数据流程中的质量控制和异常结果处理，并可定期自动进行数据清洗生成质量监控报告。。
8、数据运维平台
提供产品部署管理，系统监控、任务调度、预警处理、日志审计等能力，有效降低运维成本，提高运维效率，保障平台的稳定性和可靠性。
数据开发 | 提供覆盖数据全生命周期的数据采、存、算、管、用的综合数据服务能力，通过数据需求牵引一站式全链路的数据集成、数据开发、数据运维和数据服务、数据展示等应用。
数据服务 | 提供全面的数据服务及数据共享能力。通过统一的数据服务网关，帮助用户统一管理和发布对内对外的数据API服务，可视化将数据表生成数据API，同时对现有的API进行统一的管理和发布。
数据治理 | 提供丰富的元数据采集适配器，多样的数据收集通道，灵活可定制的数据标准模板功能。通过闭环的数据质量管理功能和图形化的数据建模方式，将元数据，数据标准，数据质量，数据安全，数据模型有机整合，构建可视化的数据治理平台。
数据资产运营 | 通过梳理数据资产，建立数据资产目录，评估数据资产价值，支持数据资产服务，进一步明晰自己的数据资产、实现数据资产安全分享、提升数据资产质量、实现数据资产变现等数据运营目标。
数字化应用 | 融合线上、线下的海量数据进行风险或营销等模型建设；结合征信、工商等第三方数据，搭建科学、合理的模型；通过微服务集群技术架构，实现大数据的采集、实时加工，提高数据整合能力；实现业务规则灵活配置和上线，满足各种场景需求, 可助力发挥数据资产价值、加速数字化转型。全方位的提升客户的体验度，进而提升运营水平和核心竞争力。
