分析软件

监控设计质量

消除数据治理的技术复杂性，以便用户可以在合适的时间连接到正确的数据，而无论数据位于何处。 建立一个旨在自动实施数据保护策略的治理框架。 开始激活元数据，以便更快地构建数据产品并做出更明智的决策。 数据治理 通过使用治理工件，确定适当审查、批准和发布流程的工作流程管理。 数据质量 通过识别、理解和纠正数据来支持决策，同时确保获得一致的洞察。 数据隐私 提供整个数据生命周期的可见性，同时管理安全合规的可访问性。 数据使用 利用由元数据驱动的丰富的编目资产索引，帮助数据用户轻松查找和使用正确的数据。 实现一致性 有助于增强对企业数据的理解、安全措施和信任，能够推动工作流程。 管理策略和规则 实施策略、管理合规性、提高审计就绪程度并维护客户信任。 大规模自动实施数据隐私和安全策略 利用高级数据屏蔽来支持 AI 和分析计划。 提高数据质量 跨结构化数据和非结构化数据查看关键实体、跟踪沿袭并访问质量评分。 特性 AI 增强的目录 理解、扩充和访问正确的数据并对开展协作。 元数据层 提高分布式环境的可见性。 集成的用户体验 为整个组织的用户管理数据生命周期。