公司软件基础平台产品和技术服务涵盖云应用平台软件、大数据中台软件和基础中间件软件三大技术领域,形成了以标准软件为载体,以平台定制实施服务、应用开发服务为特色
非法集资处置数据审核平台
非法集资处置平台
非法集资处置信息登记确认平台
警训教研平台
生产管理系统
主数据管理平台
大数据中台
睿登基于多年的对行业客户的理解以及产品及服务经验的积累,在云计算、数据治理、智慧 城市、金融创新等领域形成了多种解决方案。
智慧仓库管理系统
井工煤矿智能化
智能化安全管控系统
生产制造执行管理系统
应急管理平台
非法集资处置统一解决方案
智慧城市解决方案
睿登提供的专业服务,贯穿于客户应用项目周期的各个阶段,旨在帮助客户项目组在充分理解和使用相关产品及技术基础上,保证基于睿登产品的项目达到预期目标。
通过数据技术,对海量数据进行采集、计算、存储、加工。 形成大数据资产,减少重复建设,提升企业业务效率
支持支持结构化、半结构化、非结构化数据接入,扩大采集范围;支持单表模式、多表模式采集,提升采集效率;可视化操作,提升用户可操作性
通过数据采集,数据模型、元数据管理,主数据管理、数据质量等,整体提升数据治理水平全链路展示数据血缘关系,提升研发和运维效率
数据管理覆盖了数据采集、加工、服务、应用的全过程,分析数据来源于去向,增强数据的可读性,实现数据全生命周期管理。
经过一系列数据处理流程后的数据形成全新的数据资产,数据资产配置后即可发布为数据服务,供数据消费者使用
遵循CWM(公共仓库元模型)规范标 准。
提供跨工具的和跨应用的企业级元数据统一视图,提供跨工具和应用的企业级的元数据统一视图,提供了清晰定义和分析跟踪业务运作历史数据的实际可行的解决方案。
提供企业数据仓库环境内置的元数据类型支持;支持用户按需定制元模型结构,形成统一的元数据类,特别适合支持业务元数据的管理,同时多样性的类关系管理支持灵活、规范的元数据项关联关系。
可连接其他软件工具自动或手动获取元数据。
血统分析:跨工具了解数据在系统中流动变化的来源和目的;影响分析:跨工具追踪企业范围的数据变化影响;表的重要程度分析:用于展现表在系统中的系统程度。
对于元数据血统和影响分析提供详细分析,概览分析和汇总分析三种粒度的分析,实现数据的细粒度展现到粗粒度展现的切换,为用户提供多视角的分析结果展现。
系统提供元数据的生命周期管理,并提供版本管理功能,这些确保了元数据的质量,保证后续使用元数据系统的权威性和可靠性。
通过多案例总结,形成完整的企业级规范与实施方法论。
按模板向导引导用户将数据质量检核需求落实成技术化的度量规则和检核方法,降低配置成本,提高实施效率。
产品提供检核脚步生成引擎,依据制定的检核方法文档数据,方法引擎可以方便的生成可执行的脚步,产品提供的可自动生成的检核包括非法值检核、空值检核、码值检核、主键重复检核、主外键检核、业务约束检核。
产品具备多个度量规则、多个检核方法同时执行的并发处理能力,并提供可配置化的参数对检核进程数进行控制。
产品内置问题分析报告、度量规则和检核方法分析报告,由于系统报告和企业要求相关,产品提供丰富的接口可定制化开发数据报告
通过自动化的多源头元数据采集,自动分析汇总,形成完整的企业数据地图,使用户能够从全局视角审查企业整体数据状况。
当信息供应链某一个上游数据变更时,可以使用元数据产品找出下游哪些系统可能运行出错或数据发生异常变化,从而进行及时的修正。
使用元数据产品能够,方便内部管理、审计或外部监管的需求追溯业务指标、报表的数据来源和加工过程。
无论是企业的业务部门还是IT部门,很少能完整的拿出一套企业各项数据的业务含义、口径、技术标准、分布情况等的说明,使用元数据管理可以自动化的获取整个企业的数据业务含义,帮助理解数据。
实施成本低,相对于国外相同档次管理软件,实施、维护、运营成本低,无需依赖其他基础平台就可以快速部署; 优化成本低,度量规则、检核方法根据需要随时新增调整,基于检核方法的界面配置功能可满足不同系统、不同用户对展现的个性化要求; 定制成本低,对标准功能通过定制即可完成,快速通过机构、伙伴、客户自身定制开发个性系统与功能。
通过QualityCube的应用帮助企业提升效率、降低成本、规范管理,从而提升企业数据质量水平。 提升效率:集中统一的数据质量管理平台,基于统一的质量检核和数据质量监控,确保管理和业务相关人员及时获取信息、处理相关工作。避免不同业务系统导致的信息竖井,最大限度减少同一数据的重复检核和处理。 降低成本:数据质量管理统一建设、统一实施,避免各系统各自为政进行数据质量功能模块的重复建设和开发,降低建设成本、提高实施效率、有效降低企业成本。 规范管理:基于统一的数据质量检核体系,检核类别明确、规范可管理流程使得管理规范化。通过数据质量问题处理流程及相关功能实现与管理使问题的发现和处理达到闭环管理、规范化管理提升数据质量。
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