湖仓数据模型设计与治理

北京数语科技有限公司 目录 公司介绍01 湖仓模型设计与数据建模产品02 Doris数据底座模型设计案例03 01公司介绍 公司介绍 优秀企业的共同选择 技术领先，紧跟人工智能的时代浪潮 亚太地区唯一入选ForresterMLDC的厂商 Gartner评选为数据资产管理代表厂商 被国际权威机构Gartner评为数据资产管理的代表厂商，充分体现了中国市场和国际权威机构对Datablau的认可，同时彰显了Datablau在数据资产管理领域领先技术实力和出色的产品能力，在数据模型、数据目录、数据质量、数据标准和元数据等各个领域具有丰富的实践经验，帮助企业解决数据治理工作中的耗时费力、效率低等问题。Datablau一直致力于通过数据模型管控、数据资产管理帮助企业实现数字化转型，在过7年多时间已经覆盖到众多行业。面对企业数据应用高速增长需求，Datablau将继续推进在更多领域的拓展落地，助力数智新时代 Forrester认可Datablau在数据管理领域的探索和实践，在数据模型、数据目录、数据质量、数据标准和元数据等环节自动化应用实现，帮助企业解决AI应用门槛高、开发效率低等问题。Datablau一直致力于通过数据模型管控、数据资产管理帮助企业实现数字化转型，在过去4年多时间已经覆盖到众多行业。面对企业数据应用高速增长期的到来，Datablau将继续推进MLDC在更多领域的拓展和落地 市场排名第一的数据治理平台专业服务厂商 IDC：中国数据治理平台专业厂商市场份额第一 国际权威机构IDC对数语科技的评价：DDM融入了数据治理理念的数据模型设计与管理工具，把数据治理流程推进到数据开发流程中，进行源头治理，解决了标准落地的难题，从根本上管控企业数据质量问题。DAM企业级数据资产管理平台开创性的将数据标准、数据质量和元数据融合在一起实现闭环管理链路。DDC数据资产目录服务平台，从数据资产业务化视角出发，基于内置体系和数据自学习技术，形成企业统一的数据资产目录，依托自动数据分类分目、数据资产检索、数据资产地图等核心功能，极大提高了数据利用效率和提升业务数据应用水平。DDS数据安全管理平台定义数据资产安全级别，建立数据访问控制体系和动态脱敏引擎，确保数据质量、数据服务、数据查询等场景的安全性。数据链路监测平台：基于元数据采集和血缘解析，提升数据治理的透明度和效率。数据血缘解析成功率大于95%，响应速度达到毫秒级。数据资产开发平台：提供端到端的数据资产开发能力，规范数据开发流程，提升数据质量。核心功能包括数据仓库建模、项目管理、智能程序开发等。DDMArchy基于DatablauDDM推出的架构建模套件，统一贯穿业务到数据、高端架构到初级项目实施，提升数据治理成熟度和数据价值释放效率。DatablauAIC集成海量行业知识库，赋能元数据补全、数据质量规则构建等数据治理工作 02湖仓模型设计与数据建模产品 为什么需要数据模型？ 为什么需要数据模型？ 数据格式和定义是什么？数据从哪来到哪去？数据怎么被加工和消费的？数据被谁消费？数据何时获取和变更？ 为什么需要数据模型？ 数据建模-从蓝图规划走向设计试试 数据模型是数据底座建设成功与否的关键因素 数据模型是企业的核心数据资产，直接决定数据从设计开发到汇聚加工全生命期的效率和质量 Datablau数据建模产品核心能力 【Part1】完备的Doris数据模型特性支持 【Part2】Git模式的多人协作建模提升开发效率 【Part3】智能数据关系构建助力企业级数据架构建设 结合LLM语义分析能力探查元数据结构，综合业务架构智能还原高阶数据架构与数据间逻辑关系 【Part4】异构数据源支持及涵盖数据全链路的智能设计变更管理 基于Doris数仓血缘构建数据变更自动化管理机制 应用场景：模型驱动、设计治理一体化的Doris数据底座开发流程 AI时代下的数据架构设计模式：业内首创的生成式数据模型 Doris数据底座模型设计案例 案例分享：XXX全球领先的大型PCB板制造集团案例 案例分享：XXX全球领先的大型PCB板制造集团案例 ThanksforWatching！