数据治理

1、数据标准化体系建设咨询

综合运用数据规划、企业架构等理论方法和实施,一方面使用战略目标集转换法和关键成功因素法,自上而下分析企业数据类别;另一方面借助系统规划和业务流程优化思想,梳理部分业务流程,自下而上提取基础数据;进而,提取并识别概念主题、逻辑实体、数据类、数据元素,建立信息分类编码标准体系,实现信息的全面性和数据的规范性。

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2、大数据治理

随着网络和信息技术的不断普及,人类产生的数据量正在呈指数级增长。大量新数据源的出现则导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。信息数据的单位由TB-PB-EB-ZB的级别暴增。如何管理和使用这些数据,逐渐成为一个新的领域,于是大数据的概念应运而生。

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3、大数据量业务订制和解决方案

大数据量的系统要经过对数据的用处分析和数据周期分析,以寻求更好的解决方案。

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4、信息资产全周期管理平台

全生命周期信息化资产管理平台以实践为指导,依据资产全生命周期理论,建立信息资产管理体系,结合国能新源科技的技术划分为:“资产登记过程、登记导出过程、资产导入过程、资产管理过程、资产统计过程等等”建立全生命周期信息化资产管控平台,统筹生命周期中各个环节,全面掌控信息化资产实时状态。实现信息化资产“智能化、价值精益化”的目标。

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5、流数据管理监控解决方案

流数据与传统数据的区别是,数据持续到达,且速度快,数据规模大。流数据在网络监控、传感器网络、航空航天、气象测控和金融服务等应用领域广泛出现。通过分析流数据,可以进行卫星云图监测、股市走向分析、网络攻击判断等。本方案的主要功能是针对各种行业产生的流数据,提供实时的流数据管理,并监控异常突发事件。

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