全域资产盘点

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

数据技术越来越复杂，数据管道如同黑盒，“看清数据”越来越困难
数据工具越来越自助，数据链路分段生产，“理解数据”越来越麻烦
数据场景越来越丰富，用数需求千差万别，“管理数据”越来越棘手

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

自动盘点全域数据，百万数据资产 1 天厘清

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。

客户故事

告别人工，Aloudata 助力某头部险企 24h 盘清百万数据口径

Aloudata BIG 可自动采集全链路元数据，并可对 SQL 进行高精度解析，无论再复杂的数据网络、再大的数据规模，BIG 都可基于任务脚本、执行日志等元数据自动构建算子级数据血缘、抽取字段加工口径，准确率达 99% 以上。结合 BIG 的字段口径穿透、加工链路比对、重复资产识别、分类打标扩散等能力，数据团队可十倍提升数据资产盘点效率，彻底摆脱纯人工、运动式分析字段口径、梳理上下游依赖等低价值繁琐工作，专注数据资产建设及数据价值创造。

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