解决方案:智能化数据资源梳理和目录管理产品

　　解决方案:智能化数据资源梳理和目录管理产品

　　一、产品亮点1.1 智能化、科学化，关注基层部门实际需求

　　该产品为政府部门提供开箱即用、易于操作、自助式的AI智能数据整理和目录可视化管理功能。

　　不同于现有市场上手动录入和编目的开发项目或产品，我们的创新产品采用自动化+AI智能+自下而上的排序和编目方式，提供“数据库字典一键元数据采集@ >》、《机器算法数据标签（包括字段级、库表级和关系级的各种实用数据标签）然后映射到分类目录》，机器辅助手动灵活的编目方法，对比传统的手动输入。整理和编目的工具和方法使项目的人工成本和工期大大降低了80%以上。更大的价值在于通过机器算法丰富实用元数据，保证数据的时效性和数据生命周期管理的可持续运维，有效解决部门“what and what”数据资产可视化。管理的痛点是将现有的被动、重复、繁琐、低价值的人工录入和编目工作方式转变为以部门内部需求为驱动的主动、高效、可持续、高价值的智能编目流程。这种举措是由部门对自身数据资产管理、数据治理、数字化转型以及快速完成部门内和跨部门数据业务项目的真实需求驱动的。

　　1.2集成AI智能分析分类技术

　　产品采用基于元数据AI智能分析的先进数据标注和分类技术。

　　平台产品将大数据智能分析技术应用于数据资源排序和目录可视化管理领域，实现数据源连接自动元数据采集@>、字段语义识别、数据关联分析、业务聚类标签排序分析、主数据和敏感信息，通过机器计算生成有价值的元数据信息，如字段语义、字段业务唯一性、字段敏感性、活动表、主数据表等具有实际应用价值的元数据信息，并提供提供机器辅助分类/编目等实用功能，为数据资源管理、数据共享交换、数据采集融合、数据挖掘等大数据创新应用提供工具化、SaaS化的系统功能支撑。

　　1.3多种应用服务模式

　　产品提供SaaS服务模式和本地化部署服务模式。

　　基础数据资源整理和目录可视化功能在政务云中心以集约化SaaS服务的形式提供给各部门。 “谁管资源谁负责”，首先满足和解决部门一级数据目录管理可视化的基本要求。在此基础上，通过登记中心目录聚合，实现“点-线-面”的多级数据目录管理，发挥“统一平台、部门共建、可以实现共享使用”。各部门和应用系统开发商积极参与数据驱动政府数字化转型发展，创造“百花齐放”公平发展机遇，也是当前部门数据目录、部门数据融合的解决之道。和跨部门数据共享交换，打通数据孤岛，解决大数据落地采集的难点和痛点的正确有效路径。

　　对于没有或无法访问云端的部门应用系统数据源，部门也可以使用本地部署的产品，整理本地、跨云、云端的数据资源，进行可视化目录管理。

　　1.4 产品的技术和商业价值

　　(1) 提供易用、开箱即用、功能齐全、自我管理的数据资源排序和目录可视化管理工具系统功能，以及集约化的SaaS服务平台政府部门。

　　(2)成功将大数据AI智能分析和SaaS云计算技术应用到数据资源整理和目录可视化管理领域。相比于完全依赖人工输入整理/编目的传统工具和方法，减少了很多，减少了80%以上的人工成本和时间周期，保证了数据的及时性和准确性，以及数据生命周期管理的可持续性。低价值的人工录入编目工作，以部门内部需求为驱动，转化为自动化的机器辅助编目流程，具有主动性、高效性、可持续性，具有较高的应用价值。

　　(3)为去中心化、异构的数据资源，为政府部门提供集中统一的元数据采集@>和智能分析、数据标签分类分类编目、“数据台账”目录管理。可视化工作平台极大提升了数据中心对数据的管理和管理能力，有效解决了找号难、流水难、集成难、消费难的痛点，推动传统政务信息中心发展成为大数据管理中心，数据服务中心的数字化战略转型提供了科学的工具和方法。

　　(4) 数据资源整理和目录可视化管理工具产品，解决数据资源现状“有什么，有什么”的基本问题，参与了各行各业的开发和实施计划数据应用和*敏*感*词*系统应用 前期数据资源规划的前提，大大降低了项目的实施成本和开发周期。

　　(5)部署和使用可通过“摸、看”自主操作和管理的仪器仪表产品，是帮助政府部门培养自身数据管理人才的有效方法和途径。

　　(6)通过产品和系统化手段，让政务数据成为真正的资产，让业务更加敏捷和智能，赋能政府部门快速实现数据产品创新和应用服务模式创新，创造无限可能。

　　二、行业问题及痛点

　　数据成为新的生产方式，智能成为新的生产力。为充分挖掘数据的经济价值，政府和企业都需要建设领先的数据基础设施，打通数据供给全流程，实现数据与业务的全连接，提高业务敏捷性。

　　数据的处理通常包括“采集-存储-计算-管理-使用”全生命周期管理，使数据能够快速存储、流动、计算、用好，帮助客户将数据资源转化为数据资产尽管各行各业都认识到数据隐藏的巨大价值，但在实现的过程中，也面临着多重挑战：

　　挑战一：数据准备困难。对于一个数据集成BI分析项目，70%以上的时间都花在寻找合适的数据，判断数据是否可以集成，是否满足业务分析的需要上。比如采集@>数据需要24小时，ETL存储转换数据需要3小时，训练数据准备需要1小时，最后只需要半小时的训练+推理就可以得到需要的决策数据。解决数据准备难的痛点，需要有可视化数据排序和目录产品工具的强大支持，通过数据提供的导航、搜索和发现功能，快速发现、发现和定位需要的数据资源目录系统；元数据和相关性知识图谱，为数据需求的完整性、相关性和可集成性提供强大的分析工具。

　　挑战二：数据融合分析难。政企传统烟囱式ICT建设难以打通数据：技术多、接口不统一一、开发周期长；数据类型很多，结构化/半结构化/非结构化；数据分析环节长，多系统集成困难。数据融合很困难。一是缺乏为数据关联性和可集成性提供强大分析功能的可视化数据目录产品。其次，市场上基于传统技术的ETL工具难以满足实时性、易用性和灵活扩展性的要求。难以满足快速集成服务和实时使用各种异构数据源的需求，导致一系列数据采集@>困难，难以流动，难以集成，在线时间长，成本高，和服务提供商绑架。批评。

　　挑战三：数据消费难。例如，在企业IT系统中，数据源是130万+表，从海量表中找到目标数据大约需要30天，就像大海捞针一样；再把目标数据加工成业务可用的数据，烟囱多，步骤多，复杂，又花了7天时间。这使得查找数字、获取数字和使用数据变得困难。一个重要原因是缺乏提供有用数据搜索/发现能力的集中统一的可视化数据目录产品。数据搜索能否提供有价值的信息，帮助用户准确理解原创数据的上下文语义环境和可追溯性，核心问题是基于元数据采集@>和元数据标注的数据目录系统能否提供丰富有价值的信息。元数据信息，包括数据相关性、可集成性、数据质量等一系列信息描述；而对于政企大量异构数据源的存在，如果没有智能机器辅助元数据采集@>和智能分析、数据标注排序、智能分类、数据关系分析、元数据的时间变更维护，全部依靠人工采集@>排序/编目方法，几乎​​不可能完成任务。

　　基于传统人工数据的数据目录产品系统采集@>，市场上人工标注和分类存在以下几个难以克服的主要问题：

　　问题一：完全是人工输入和标注，有的产品甚至连物理数据库表和字段的元数据都连接不上采集@>，完全是人工填写，逻辑数据和真实物理数据不能关联协会；形成分离数据目录和数据交换的“两张皮”；

　　问题2：缺少有价值且实用的元数据信息，如字段是否是可用于关联和集成的业务主键，字段的具体语义是什么，是否收录敏感信息信息;库表（dataset）处于活动状态且经常变化，是否为实体主数据；库表之间是什么关系（关系图，溯源关系），是否可以集成等等。对于上千张表，几十万甚至上千万的大数据，单靠依赖几乎是不可能的，也是不可持续的关于人工分拣。机器算法分析用于数据排序和机器辅助人工处理。智能分类/编目是产品开发的唯一途径。

　　总之，市场上现有的数据目录产品实施难度大、人工成本高、实际使用价值低、实用性差，不能满足政府和企业部门对数据资源的管理和有效支持。大数据资源的开发利用，难以发挥应有的作用。

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