这里包括对业务、数据、应用、组织架构、---等方方面面的认知。举个例子:你的业务战略目标是什么,业务域、业务线、业务项能不能说清楚;你有多少结构化数据、半结构化数据、非结构化数据,数据体量有多大,都存哪,使用场景、使用角色都是什么,大数据仓库方案,数据和业务之间的关系是什么;你建设了多少应用系统,应用和业务之间的关系是什么;你的组织架构长什么样,流程什么样,不同部门之间的关系是什么,权责利如何划分,信息化成熟度什么样,学校数据仓库方案,人员技能又如何;你的企业要遵守哪些---,有没有跨境业务,行业有没有---要求?
具有多种异构数据源支持,一个---规则可应用于不同的数据源,可对结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据进行---处理。例如:可在excel、txt、oracle、hadoop等数据源上直接引用。---后的数据完全不落地分发,证券数据仓库方案,提供库到库、文件到库、库到文件、文件到文件等方式,无需在生产系统或本地安装任何---。
开展数据、信息梳理的步,先对企业中的所有系统进行梳理,了解不同系统下的业务需求、项目模块、业务组等,编制梳理计划。当系统间进行集成或对接时,无非是将系统下的数据进行交互对接、整合,此时常见的问题就是各系统间相同的数据无法---数据格式的一致性、准确性和完整性。第二步便是要对数据制定统一性规则,---数据的完整性和一致性。首先要建立公共信息类模型,保障数据梳理时有统一的信息规范。其次,设定特殊信息级模型,数据仓库方案,制定数据性等级,确定数据信息敏感级别,方便确立日后哪些数据、信息以何种形式进行交互流通。
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