睿治智能数据治理平台

睿治智能数据治理平台

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所属厂商:
亿信华辰
交付方式:
私有部署
定价方式:
按配置
适用客户规模(/人):
5000以上2000-5000
价格区间:
10万-50万50万-100万100万以上

公司介绍:

北京亿信华辰软件有限责任公司成立于2006年,是领先的数据分析和数据治理产品与服务提供商,致力于提供从数据采集、存储、治理、分析到智能应用的数据全生命周期管控方案,其自主研发的旗舰产品包括睿治智能数据治理平台、睿码主数据管理平台、ABI一站式数据分析平台。

凭借深厚的数据管理技术积累和丰富的行业实践,在政府、金融、能源、制造等多个关键行业拥有大量成功案例,服务客户超13000家,连续4年位居中国数据治理解决方案市场份额第一,被Gartner评为数据资产管理、数据治理技术代表厂商。

产品详情

亿信华辰睿治数据治理平台是公司的旗舰产品,也是国内数据治理领域的标杆性产品之一。它不仅仅是一个单一工具,而是一个一体化的、智能化的数据治理工具平台。

核心定位与设计理念

定位: 解决企业数据管理过程中的碎片化问题。传统上,企业可能需要为数据质量、元数据、主数据等分别采购不同的工具,导致平台割裂、数据不通、协作困难。睿治平台的核心思想就是 “一个平台解决所有数据管理问题”。

理念: 通过将数据治理各领域的组件无缝集成到一个平台上,实现流程贯通、数据共享、统一协作,为企业构建完整、可控、可信的数据资产体系。

平台的核心功能模块

睿治平台采用“1+8”的架构模式,即一个平台底座,集成八大核心数据治理领域的产品模块。这些模块可以单独使用,也可以任意组合,形成完整的治理闭环。

睿治智能数据治理平台1

  1. 元数据管理
  • 功能: 自动采集和管理来自数据库、ETL工具、报表系统等各类数据源的元数据。
  • 亮点: 提供强大的数据血缘分析和影响分析。可以图形化地追溯一个数据报表的来龙去脉,或者评估一个数据源头的变更会影响下游哪些系统和报表。
  1. 数据标准管理
  • 功能: 建立企业统一的数据标准字典,定义数据的业务含义、编码规则、数据类型等。
  • 亮点: 支持对标监控和智能推荐,在数据开发和质量检查环节自动引用标准,确保数据在产生之初就符合规范。
  1. 数据质量管理
  • 功能: 这是睿治平台的强项。它提供从定义、检查、监控到整改的全流程质量管控。
  • 亮点: 内置丰富的质量校验规则(完整性、唯一性、有效性、一致性等),可生成多维度质量评估报告和评分,并跟踪问题数据的整改全过程。
  1. 数据资产管理
  • 功能: 将治理好的数据资产以“商品货架”的方式清晰地展示给业务人员。
  • 亮点: 提供智能搜索、分类导航、资产详情预览、在线申请数据权限等功能,极大地提升了数据资产的可发现性和易用性。
  1. 数据安全管理
  • 功能: 对数据进行分级分类、定义安全策略、监控数据访问行为。
  • 亮点: 支持数据脱敏(在开发和测试环境中保护敏感数据)、访问权限控制和数据安全审计,助力企业满足《数据安全法》等合规要求。
  1. 数据生命周期管理
  • 功能: 自动化管理数据从产生、存储、归档到销毁的整个生命周期。
  • 亮点: 根据预设策略(如时间、访问频率)自动将数据从生产库迁移到归档库或进行销毁,有效控制存储成本并满足合规留存要求。
  1. 数据交换与集成
  • 功能: 提供高效、可靠的数据采集、转换和传输能力。
  • 亮点: 支持批量、实时、增量等多种数据同步方式,能够连通异构数据源,为数据流动提供“管道”。

睿治智能数据治理平台2


平台的主要特点与优势

  1. 一体化平台,破除孤岛: 最大优势在于将八大功能融为一体,避免了工具堆砌和信息割裂,实现了治理流程的顺畅衔接。
  2. 智能化治理: 引入AI能力,例如智能识别数据质量问题、智能推荐数据标准、自动进行数据分类打标等,提升治理效率。
  3. 全链路血缘: 提供从数据源 -> ETL -> 数据模型 -> 报表应用的端到端数据血缘视图,透明度极高。
  4. 场景驱动,开箱即用: 针对金融、政府、能源等不同行业提供了预置的行业模板和解决方案,能快速部署和实施。
  5. 强大的兼容性: 支持对接国内外主流数据库、大数据平台(如Hadoop、Spark)、云平台和数据应用,适应复杂的IT环境。

典型应用场景

  • 数据中台建设: 作为数据中台的“基座”,为数据中台提供可信、高质量的数据资产。
  • 合规性建设: 帮助企业满足DCMM(数据管理能力成熟度模型)、数据安全法、信创等国家和行业标准的要求。
  • 报表系统数据治理: 解决BI和报表系统中数据口径不一、数据不准、需求响应慢的痛点。
  • 系统上云/迁移: 在系统迁移或重构时,理清数据资产,确保数据能完整、准确地迁移。
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案例介绍

已验证案例
睿治数据治理平台案例 logo

睿治数据治理平台

制造
500-2000
金盘科技:装备制造业全生命周期数据治理

金盘科技是全球电力设备供应商,专注于中低压各类变压器系列、成套系列、储能系列等产品的研发、生产及销售。公司已经全面实现数字化制造模式,不断为新能源(含风能、光伏、储能等领域)、AIDC模块化电源装备、新基建、高效节能、轨道交通等全场景提供优质的电能供应解决方案及高端装备。公司的数据管理平台并非单纯的技术平台,而是 “治理 - 存储 - 服务” 一体的资产运营枢纽 :

  • 向上承接大模型、报表分析等应用的数据需求;
  • 向下整合ERP、PLM、MES等系统的数据供给;
  • 中间通过元数据管理、标准落地、质量校验等全生命周期治理将散点数据转化为可信资产。


1. 数据管理体系:用 DCMM 夯实制度地基

H公司的第一个动作,是以DCMM3级(稳健级)为目标,建立数据管理的规则引擎。项目团队梳理了8大能力域的管理制度,如《元数据管理办法》《数据标准管理规范》,覆盖数据战略、架构、生命周期等全环节。最终,H公司顺利通过DCMM3级认证,成为当地制造企业数据管理的标杆。


2. 大数据平台:打通结构化 + 非结构化的数据存储

睿治智能数据治理平台-案例图片1-1

制造企业的数据富矿不仅有ERP的订单、MES的生产数据,还有合同、发票、标书等非结构化数据 —— 这些正是AI大模型的燃料。项目团队构建了双引擎存储架构:

  • 结构化数据:汇聚ERP、PLM、MES、SAC、WMS、电子签章、资金、费控等30个系统的结构化数据(超5T),通过HDFS分布式存储实现高效查询;
  • 非结构化数据:搭建MINIO对象存储系统,存储标书、合同、发票等文件(超5.2T),支持S3协议,为AI大模型提供可训练的基础数据。

例如,H公司的项目合同等非结构化数据,通过MINIO集中存储后,可直接对接大模型进行合同条款抽取、风险预警,大幅提升合同管理效率。

3. 数据治理平台:让数据从可用到可信

睿治智能数据治理平台-案例图片1-2

数据治理的核心是给数据贴标签、立规矩。项目团队通过亿信睿治数据治理平台,实现了四大能力:

  • 元数据管理:采集27个系统的83229张表元数据,绘制数据血缘图(如应收账款来自ERP的客户订单→MES 的生产入库→财务系统的发票),解决数据从哪来、到哪去的问题;
  • 数据标准落地:将3966项财务标准嵌入系统,比如从货币单位、汇率类型等字段,强制要求各系统按标准输出;
  • 数据质量校验:通过112条规则自动检测数据,比如应收账款逾期超过90天需标记,并生成质量报告

版权/专利

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