在大数据时代，数据已成为企业最重要的资产，企业数字化发展战略是取得竞争优势的关键，并通常会按照以下四大步骤展开，可以说几乎所有企业都即将或正在面对第三阶段的考验。
阶段一 组织购买数据库系统及应用程序，具备初始化的数据建模和数据管理能力，开展业务系统化管理，即开展了数据存储、数据安全、业务管理、数据集成方面的工作。 阶段二 组织使用系统进行更大范围业务管理，即应用系统上线或多系统集成后，会发现数据问题带来的各方的挑战。 阶段三 数据治理工作为数据质量管理、赋能业务系统数据价值、实现企业业务战略、IT战略、数据战略的最有效手段之一。 阶段四 企业逐渐具有良好的数据管理、预测和分析能力。 |
无论企业规模大小，在应用数据上都或多或少面临着相似的数据挑战（数据量大、数据不规范、不准确、不完整、不一致、不共享等），服务能力提升明显受限，IT系统庞杂、数据混乱，导致企业难以融入数字化世界。
究其原因，缺乏从标准数据元素到完整数据服务架构的数据治理系统和数据治理能力是关键所在，从而导致了数据越多、质量越低、问题越多、企业风险加大的情况出现。
数据越来越繁杂多样，就越发需要企业进行整体专业的数据治理，选择注重易用性和用户体验的数据治理工具，使得更多数据用户在具体业务场景运用时，能够方便、安全、快速、可靠地达成数据治理效果。
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✦ 快速建模能力：提供了从概念模型到逻辑模型、从逻辑模型到物理模型的快速建模工具，大量的预置模型和预置规则可供引用，为企业价值链提供数据治理的模型服务，改变”谈模型”则”无治理”的传统困扰。
✦ 高效数据采集的能力与校验能力：自动匹配接口、文件、直接录入等多种采集模式，提高数据采集能力。一键校验，实现对数据标准化、完整性、一致性、唯一性的快速校验和数据规范。
✦ 深度的数据清洗与数据转换能力：支持HAND “六维” 数据价值管理标准，”零开发”理念，帮你快速找到企业数据的潜在价值。
✦ 可视化的数据处理过程与数据展示能力：全过程可视化，可直观高效地执行治理结果，支持高效数据决策。
✦ 全面版本管理能力、高效数据共享能力与数据安全管理能力：可追溯、可回顾。
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