數據資產地圖是企業數據的全景視圖，可進行數據資產目錄管理與元數據管理，為數據的共享和開放提供一個集成平臺。圍繞數據在技術角度不同層次的加工過程，數據資產地圖提供了多層次的數據資產展現，滿足業務使用、數據管理、開發運維等不同應用場景的查詢和管理，使得數據能夠更好的流通，承擔創新驅動的責任。
采用數據建模理論，對維度、維度屬性、業務過程、指標、標簽等進行嚴格的標準化、規范化定義，保障數據質量，避免數據指標定義的二義性。
基于元數據及業務數據構建數據圖譜，實現快速、智能檢索數據表及數據。系統化構建業務數據資產大圖，從數據視角還原業務系統、提取業務數據，快速感知業務關鍵環節及數據。
數據引入、建模、研發、運維、數據查找及探查等過程一氣呵成，研發鏈路統一化、智能化的數據構建與管理工具，降低數據建設門檻。不同背景的開發人員可以自助ETL，快速滿足業務需求。完成模型和指標的抽象與自助定義、代碼自動化生產、主題數據自動聚合并輸出服務。
完成各業務數據集成后的基礎數據中心建設，為后續進一步數據加工奠定基礎。定義數據采集標準，將各業務系統、各類型的數據抽取加載至目標數據庫。
系統智能自動化生成代碼與調度任務，提供上傳、校驗、恢復等個性化功能模塊來對元數據進行管理。自動生成代碼與調度任務，對元數據表進行管理。
基于規范定義的數據元素，根據數據所處分層，依據各層次的頂層設計構建可視化的數據模型。依據制作的數據模型，支持數據字典的構建與發布。
引入構建的基礎術語管理，根據業務數據需求結構化定義數據元素，標準化、規范化生產。
提供快捷方便的數據全資產全文檢索，提供智能的搜索推薦服務，根據用戶行為推薦用戶所搜相關數據對象。
對整個數據中臺內的數據進行統一查詢、管理。面向數據開發者，匯聚用戶所有數據信息，通過元數據信息收集、數據血緣探查、調度任務查詢等手段，完成數據信息的收集和管理，解決"有哪些數據可用"、"到哪里可以找到數據"的難題，并且提升數據資源的利用率。
提供對數據在設計、加工、運行、管理等不同的環節關鍵指標的采集，基于預設算法進行健康評估，從而為解決數據健康問題提供參考。數據體檢是驅動數據治理不斷完善的內生驅動力，它是高品質數據資產環境可持續發展的有力保障。
配合運維日常管理制度和人員，基于各種技術監控、預警、問題診斷、干預等手段，并且依托數據地圖來統一展現和管理交互，以此保障數據質量的可靠性。
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