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ReiKing一体化平台能更好的解决数据面临的问题
发布时间:2020-2-11 阅读:461 次     打印  关闭

 

随着信息系统和数据的增加,面临复杂的数据环境,具有大量的软件系统、众多的异构数据库、多样的存储方式、复杂的系统接口等现状,带来了如下问题:
具体表现为如下问题:
l  有许多数据源,但数据使用者没有简单的方法在一个地方准确识别这些数据源;
l  "全业务统一"数据中心已经变成了一片数据沼泽,很难找到有意义的,可信赖的数据。
l  数据使用者没有适当的流程来请求他们需要的数据。
l  即使数据使用者可以访问数据,他们也不知道数据意味着什么或者应该如何使用数据。
l  数据使用者不知道他们找到的数据的来源,因此无法确认数据的可信度。
l  数据消费者不知道谁拥有数据,因此无法联系相应的负责人。
l  数据消费者不知道企业中已经存在哪些数据集,也不知道谁使用了类似的数据探索过类似的问题。
具体表现为如下问题:
l  数据规范和标准问题,由于数据标准不统一,技术类型不统一等造成数据不一致、不规范等。
l  由于数据元和数据编码不一致造成了代码数据混乱等问题
l  缺少流程审批机制,造成数据安全管控缺失,存在数据安全风险
l  缺少敏感数据的管控,造成敏感数据不安全
l  缺少数据质量检查,存在大量的脏数据影响了应用效果
l  缺少问题数据管控,发现问题数据后,不能进行合理的问题数据处理
具体表现为以下问题:
l  缺少可靠的数据采集和集中手段,实现结构化和非结构化等多源数据的可靠汇聚;
l  缺少多源数据汇集一致性保证措施,难于跟踪数据汇集过程及发现数据差异。
l  缺少端到端的数据数据交换,数据交换过程繁琐,开发实施成本高。
l  缺少跨部门、跨网段情况下的大数据量交换可靠保证机制,造成跨网段情况下的数据不一致、数据丢失、数据堵塞等问题。
l  缺少数据融合手段,或者数据融合技术落后,数据融合效率低,融合维护繁琐。
l  缺少数据安全共享机制,影响了业务系统之间的数据安全交换与共享。
具体表现为以下问题:
l  缺少统一的元数据管理,元数据集成和元数据完善需要大量的工作量和成本
l  数据采集、交换、加工、治理等基于不同的产品模块,集成成本高,扩展性差;
l  缺少统一平台、统一工具化,实施和更改困难,成本高。
l  缺少统一的数据服务和治理平台支持逐步实施和迭代。

 

ReiKing一体化数据中台能很好的解决以上问题

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