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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 BigMeta 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,BigMeta 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,BigMeta 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,BigMeta 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 BigMeta 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,BigMeta 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 BigMeta 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。

相关解决方案

主动模型治理
与数据研发工具无缝集成的智能助手,让模型治理更自动、更智能,提升模型研发效率10倍+
统一指标服务
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简化数据工程,直接在数据湖中开启全场景交互式分析

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实现自动化和可持续改进的主动数据治理

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