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隨著數(shù)字化的深入，企業(yè)級(jí)用戶業(yè)務(wù)復(fù)雜度明顯增高，數(shù)據(jù)體量也不斷增加，數(shù)據(jù)價(jià)值愈發(fā)顯現(xiàn)，數(shù)據(jù)治理能力成為企業(yè)運(yùn)營(yíng)和業(yè)務(wù)發(fā)展的核心競(jìng)爭(zhēng)力。對(duì)于大多數(shù)企業(yè)用戶而言，數(shù)據(jù)治理落地過程存在以下難點(diǎn)：

優(yōu)云運(yùn)維數(shù)據(jù)治理解決方案是基于對(duì)運(yùn)維數(shù)據(jù)價(jià)值的理解和應(yīng)用場(chǎng)景的思考而形成的全棧式方案。其基于優(yōu)云運(yùn)維中臺(tái)架構(gòu)，利用采控平臺(tái)和數(shù)據(jù)平臺(tái)的能力，實(shí)現(xiàn)運(yùn)維數(shù)據(jù)的統(tǒng)一采、存、管、析、用，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)安全的管控，提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)算力，建立數(shù)據(jù)分析和共享體系，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。

• 1. 多源異構(gòu)數(shù)據(jù)整合 ：

  融合業(yè)務(wù)、運(yùn)維、安全、公共數(shù)據(jù)、日志信息等多種數(shù)據(jù)，支持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)、API、Kafka推送、文本導(dǎo)入等多種數(shù)據(jù)整合方式。

• 2. 數(shù)據(jù)質(zhì)量管理 ：

  定義數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查規(guī)則，及時(shí)阻斷違規(guī)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)范化、保障數(shù)據(jù)質(zhì)量。

• 3. 數(shù)據(jù)安全保障 ：

  提供加密、脫敏、模糊化處理、賬號(hào)監(jiān)控等各種數(shù)據(jù)安全策略，確保數(shù)據(jù)在使用過程中有恰當(dāng)?shù)恼J(rèn)證、授權(quán)、訪問和審計(jì)等措施。

• 4. 智能數(shù)據(jù)分析 ：

  提供算法分析、規(guī)則分析、多維分析、SQL分析等多種分析手段，通過智能編排調(diào)度引擎，構(gòu)建數(shù)據(jù)集市，實(shí)現(xiàn)面向不同場(chǎng)景的數(shù)據(jù)分析能力。

• 5. 場(chǎng)景化數(shù)據(jù)消費(fèi) ：

  利用數(shù)據(jù)集市，面向不同業(yè)務(wù)，提供從大屏、儀表盤、報(bào)表等通用數(shù)據(jù)消費(fèi)場(chǎng)景，到異常分析、預(yù)測(cè)分析、根因分析等智能消費(fèi)場(chǎng)景。