大模型驱动的交互式数据综合治理平台
产品名称:
大模型驱动的交互式数据综合治理平台
产品简介:
大模型驱动的交互式数据综合治理平台是信安数据自主研发的智能化数据治理平台。基于大模型技术,一键自动化盘点数据资产,智能找数与用数,加速信息洞察。实现快速找数、精准用数,将复杂查询转化为即时答案与视觉展示,加速决策进程。内置智能质控体系,确保数据质量,赋能企业智慧转型,最大化数据价值。
产品定位:
一站式智能化数据治理解决方案,革新数据资产管理、检索与分析流程。通过AI自动盘点、智能找数、用数及质控,高效整合并挖掘数据价值,搭配先进的数据问答功能,为用户提供即时精准洞察,加速从数据到决策的转化。平台集自动化、智能化于一体,实现数据治理的精细化与智能化,赋能企业快速决策,驱动业务智慧增长。
产品说明:
该平台集数据盘点、智能找数、智能用数、数据问答与智能质控于一体,全方位提升企业数据价值。它自动完成数据资产的盘点,补全缺失信息、分类分级,生成详尽的资产报告,为决策提供坚实基础。借助AI能力,用户可轻松实现复杂数据的快速搜索与精准问答,将海量数据转化为即时洞察。"智能用数"模块通过智能化分析,让数据搜索与业务应用无缝衔接,将数据探索的繁琐过程转变为高效直观的智慧之旅。而"数据问答"利用深度NLP技术和动态规划算法,将复杂查询转化为精准答案与生动的可视化展示,无论是深入业务细节还是宏观策略规划,都能提供即时、有力的决策支持。在数据质量控制方面,平台通过深度业务理解智能生成质量规则,实施精细化质量管理,并实施持续监控,确保数据问题的即刻识别与解决。特设的质量提升工具针对性解决关键领域挑战,辅以全面质量报告,实现质量管理的透明化、智能化。这一综合平台,是企业实现数据治理现代化、智能化的首选方案。
产品核心功能:
a)在线智能盘点: 实时连接数据源,智能补全元数据,自动化分类分级,全景视图一键生成。
b)EXCEL盘点: 上传EXCEL,智能算法补缺,离线数据也能精准分类分级,资产快照即刻同步。
c)CSV离线盘点: 上传CSV,智能分析补全,灵活应对各类数据源,盘点结果直通治理平台。
d)智能找数引擎: 高效数据搜索,NLP驱动问答,数据资产秒定位,加速业务洞察力。
e)智能用数分析: NLP引导数据探索,从搜索到智慧见解,无缝转换,决策更明智。
f)数据问答助手: NLP+动态规划,图文并茂解析数据,决策有据可依。
g)智能质控体系: 深度业务理解,自动生成规则,实时监控数据质量,问题早发现早解决。
产品亮点:
a)智能盘存革新: 自动化数据盘点,智能补全,多模式接入,资产全景一目了然。
b)离线盘点灵活: EXCEL/CVS智能分析,无缝对接治理平台,数据管理不受限。
c)AI驱动找数快: 智能搜索+问答,数据资产秒定位,加速市场响应与创新。
d)自然语言分析强: 数据问答助手,NLP深度理解,问题秒解,决策有速亦有质。
e)智慧用数新体验: 自动化挖掘,从搜寻到洞察,信息海洋直达智慧岛。
f)质控智能化: 业务深度解读,智能规则生成,数据质量精细管理,可视报告赋能决策。
产品参数:
产品版本:V1.0 |
操作系统:支持所有主流操作系统:Windows/MacOS/Linux(包括Debian/kylinos/Anolis OS等) |
所属类别:人工智能、数据治理 |
上架时间:2024-06 |
适用场景:
a)企业数据治理框架构建: 自动化资产盘点,加速合规性建设与价值释放。
b)跨部门数据统一管理: 实现数据共享,提升协作效率与决策速度。
c)数据资产目录可视化: 便于资源查找,促进资产最大化利用与增值。
d)即时业务数据检索: 快速响应查询,缩短问题到答案的距离。
e)深度业务洞察分析: 助力企业精准把脉市场,引领战略调整。
f)数据质量智能监控: 实时质控,确保决策基于准确、可靠信息。
g)数据治理效能优化: 持续迭代治理规则,提升整体数据运营效率。
h)自动化数据治理流程: 减少人工介入,降本增效,提升治理连续性。
i)数据生命周期管理: 从产生到废弃全面管理,优化存储与成本。
a)自动数据盘点: 智能算法驱动,一键扫描,快速构建数据全景图。
b)EXCEL/CVS盘点灵活: 离线数据亦可轻松整合,智能补全,无缝接入治理流程。
c)智能找数引擎: 高效检索,NLP加持,业务问题快速链接数据源。
d)交互式用数体验: 自然语言分析,数据洞察一键获取,决策更快更准。
e)数据问答助手: NLP技术深入,复杂提问秒懂,图文并茂展现答案。
f)智能质控体系: 深度业务规则自动化,数据问题实时监控,质量持续优化。
g)全景数据治理视图: 资产报表一键生成,治理进度可视化,决策有据可依。
h)迭代优化能力: 治理成果反哺平台,持续学习,治理效能不断提升。
i)多场景适应性: 从盘点到应用,全方位适配,赋能各行各业数据管理。
产品说明图文: