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NeuSeer DM
以数据智能为核心理念的大数据应用数据管理平台
集成数据接入、数据融合、数据标准、数据质量、数据安全、数据资产、数据服务等产品化的大数据全生命周期能力，帮助企业接入、存储、管理、分析和应用全域数据，解决数据分散闲置、数据重复、标准化程度低、数据无法共享等痛点，以及数据找不到、读不懂、获取难、不可信等问题，从而盘活数据资产、服务数据消费、释放数据价值，赋能企业数字化转型。
平台可轻松实现对业务及生产数据的管理，构建数据标准规范体系，建设全域数据资产，服务数据消费共享，进而提高数据治理效率，降低数据建设成本，激活数据商业价值，赋能企业运营与决策，优化企业业务流程，升级企业组织架构等，更好地服务于企业运营生产业务，帮助企业实现数字化运营。
核心价值
通过搭建工业数据管理平台，打破传统各系统烟囱式建设模式，实现跨专业、跨层级、跨主体、全过程的数据呈现、敏捷开发与能力嵌入，充分发挥大数据的核心资产能力与价值能力，持续推动透明管控、科学运营和价值创造。
搭建工业数据管理平台，降低了数据建设成本，提高数据治理效率，通过平台多源异构数据的接入，降低了企业数字化转型实施门槛，提升了数据智能平台构建效率，赋能企业数据资产持续沉淀，从而数显数据价值可续性释放。
激活数据商业价值，赋能企业运营与决策，通过平台搭建，数据的处理清洗，挖掘数据价值，实现应用创新及赋能业务。
基于平台开发的面向业务场景的数据服务，构建满足经营分析和业务创新的数据应用，支撑和助力业务体系实现数据价值驱动业务发展。
将接入的多源异构数据资产化，建设全域数据资产。
将不同系统的数据采集接入平台，数据汇聚一体，解决数据鼓孤岛，实现数据的统一；数据资产建设，推进企业数据治理、数据质量的建设，形成统一的数据标准和管理口径；数据服务构建，为全平台用户提供数据服务，数据的价值反哺业务端。
建设企业数据服务平台，改变企业数据服务和获取方式，改变企业数据服务流程，升级企业组织架构。
随着平台在整个业务链条中的部署和应用，大数据进入决策阶段，企业的业务流程逐渐快速、扁平化，业务从依赖人员经验的流程驱动逐步转向数据驱动，更是打通部门、事业群间的壁垒，提升企业组织的灵敏性。
产品特性
海量数据采集计算与存储
- 支持关系型数据库：Postgresql、Mysql、Oracle、SqlServer；
- 支持流式数据接入：Kafka；
- 支持MPP数据库：Greenplum；
- 支持时序数据库：IotDB；
- 支持iNoSQL数据库：Hbase；
- 支持接口数据：支持RESTful API接入；
- 支持文本数据：支持CSV、Excel等文本数据的接入；
- 支持非结构化数据：文档、图片、音频、视频、其它；
- 支持通过脚本、Java程序、API、SQL等多种方式进行数据查询分析；
- 支持数据的多源、多类型的导入与导出；
- 提供可视化的SQL执行IDE，支持OpenLooKeng的数据查询及结果输出；
- 支持Minio文件管理。
数据管理与安全
- 支持数据的血缘分析、影响分析，实现数据全生命周期的查看与溯源；
- 支持按照企业业务分类划分数据，形成企业专属的数据目录；
- 支持数据信息收藏、分享、标签管理、快速SQL查询等操作，方便的进行数据定位分析；
- 支持数据权限查看，权限申请与审批等，方便数据分析师快速获得数据权限；
- 支持隐私数据按照业务需求分类分级，支撑完善企业数据安全管理；
- 支持企业统一的质量规则库管理，按照数据完整性、有效性、一致性、准确性、唯一性、及时性、自定义七大维度管理和查看规则；
- 支持自定义质量校验任务，获取任务执行记录和日志；
- 支持表全面的质量分析，查看质量变化趋势与每个规则校验结果；
- 支持预览质量规则对应的问题数据；
- 支持企业数据质量变化与检测维度、检查结果全面监控。
轻量化部署
- 支持弹性化容器化部署；
- 6小时完成平台部署上线；
- 未采用Hadoop技术体系实现轻量化；
- 支持集群中节点的自动化配置，包括主机及在其上安装的服务、客户端等；
- 支持对集群各节点的可视化、图形化、指标化监控，如CPU、存储、硬盘、负载、网络等；
- 支持基于整体平台或独立组件的版本升级，并保障数据的持续可用。
数据集成与调度
- 支持流数据接入；
- 支持不同类型数据库之间的同步，数据的批量化、定时化处理与调度；
- 支持多数据源的数据集成与整合，包括Oracle、MySql、SqlServer等关系型数据库、文件、Web服务等多种类型；
- 支持可视化方式的数据采集、转换流程配置；
- 支持构建数据质量检测规则、数据质检任务的执行与调度。
数据服务
- 支持基于数据资产快速生成API接口；
- 支持数据目录；
- 支持用户快速查询数据资产，进行资产订阅。
资源管理
- 支持用户权限的分配，审核与管理；
- 支持基于RBAC的权限管理，在项目中提供项目组成员、用户组、角色的权限分配，支持批量或单一的权限授权，支持到表级的读写权限控制。
主要功能
从功能架构上分为数据接入、数据处理、数据治理、数据计算与存储、数据查询与分析、数据资产管理和数据服务。主要采用分布式技术，满足计算能力线性扩展。工业数据管理平台总体框架如下：
资产目录
提供用户查找、筛选数据资产的数据超市，基于业务资产分类，以卡片形式展示数据资产的基本信息、属性信息、样例数据、数据血缘，提供多维度检索查询、标签过滤、资产订阅、数据预览、下载、导出、收藏等功能，以及基于资产名称、更新时间、热度的排序等。
数据接入
支持拖拽式构建、编排任务流程，支持离线批处理、实时流计算，从数据库、本地文件抽取数据进行数据清洗、过滤、转换、加工、同步等数据融合操作，满足业务在数据分析、业务创新、决策支持方面的用数要求。
数据融合
支持拖拽式构建、编排任务流程，支持离线批处理、实时流计算，从数据库、本地文件抽取数据进行数据清洗、过滤、转换、加工、同步等数据融合操作，满足业务在数据分析、业务创新、决策支持方面的用数要求。
数据服务
基于数据资产的API接口服务，是数据平台能力的出口，可支持公司内部其它系统，或者公司合作伙伴，或者公司外部供应链系统集成使用，满足数据消费者通过接口持续获取数据的需求，支持基于数据服务进行数据分析与决策，以及业务智能应用。
数据标准
保障数据内外部使用和交换的一致性和准确性的规范性约束，基于数据标准统一业务部门之间、业务和技术之间、统计指标之间的认识与口径，实现数据在跨系统间敏捷交互，减少数据清洗工作量，方便数据融合分析，为建立数据标准体系奠定基础。
数据质量
借助质量计划、质量规则、质量评估等提升质量的手段，提升数据质量的完整性、一致性、规范性、准确性、唯一性等指标，夯实数据应用基础，发挥数据价值，进而更好地推进数据决策的落地。
数据脱敏
支持关系型数据资产的属性进行脱敏处理与展示，对标定的敏感数据关联脱敏规则，基于脱敏规则可以满足安全审计及个人信息保护要求，保障敏感数据、高业务价值数据安全存储和消费。
