如何实现全域资产盘点和管理？

基于 Aloudata BIG 主动元数据平台，构建端到端全链路算子级血缘图谱，实现企业数据资产的一键盘点与统一纳管。可一键厘清全域指标口径、全自动盘清主数据模型、实现数据分类打标实时扩散，核心链路主动风险风控，为数据资产管理与合规提供基础能力。

全域资产盘点如何实现自动化？

通过 Aloudata BIG 主动元数据平台的自动化元数据采集与算子级血缘解析，无需人工逐表逐字段梳理，即可自动发现表、字段、指标、报表等资产及其血缘关系。分类、打标、合规识别等可基于规则与策略自动执行并沿血缘扩散，大幅降低盘点与治理成本。

适合数据资产规模大、分布分散、需满足监管或内控要求的企业，例如大型银行、证券、制造企业等。典型场景包括数据资产治理、监管报送口径盘点、主数据与指标口径厘清、隐私与敏感数据识别、数据分类分级等。

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自动解析数据血缘，精准理解数据口径，高效盘点全域资产

面临的挑战

依赖“众筹式”、“运动式”的人力盘点，无法高效且持续地解决上述问题

一键厘清全域指标口径

无需层层分析 ETL 加工脚本、无需从大量复杂 SQL 中分析字段加工口径，基于 Aloudata BIG 的关系算子提取、跨层血缘穿透及计算口径合并技术，可一键抽取指标生产链路的列计算口径，并获得易于理解的口径摘要，指标来龙去脉尽在掌握。

全自动盘清主数据模型

依托全局算子级血缘图，Aloudata BIG 可自动发现中心数据模型，并基于列加工口径自动检测数据粒度。用户指定需要分析的起点表，系统即可按照模型实体和数据粒度自动生成资产盘点报告，助您快速看清主数据模型需求，主数据治理不再费时费力。

数据分类打标实时扩散

支持自定义规则、自定义算法模型、批量上报、手工打标等多种数据资产分类打标方式，得益于高精度算子级实时血缘，Aloudata BIG 还可支持基于列口径的实时分类打标扩散，让每份新生成的数据都可被即时分类和管理。

隐私数据识别率>95%

内置隐私敏感数据自动识别算法（Tips），可从任意格式文本中精准识别隐私敏感数据，识别准确率达 95% 以上；与此同时，Aloudata BIG 还可基于算子级血缘对敏感数据的衍生数据进行实时分析，分钟级识别新产生的隐私敏感数据，极大降低识别成本。

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