Mining for Diamonds from Big Data
绿湾新一代数据治理平台是一款基于人工智能算法实现多源异构海量数据自动化治理的产品。通过机器学习等智能化手段，做到各类结构化、非结构化异构数据的自动解析、清洗、转换、关联和入库。并通过流程化管理数据标准，自动化积累数据质量规则，动态化管理数据生命周期，达到高质量数据治理的目的。
新一代不代表颠覆传统，而是我们为了适应新的客户需求，为了满足一批开拓者对数据价值更高的诉求，借助智能为主人工为辅的方式，帮助用户实现多源异构新数据的快速融合，提升数据的规范性、正确性、完整性、一致性、可达性和时效性，沉淀数据能力、优化数据资产，让数据价值最大化的迸发出来。
制定和理解行业标准，基于对公安、智慧城市等各业务场景需求的深刻理解，能将沉淀下来的数据理解能力快速赋能同类客户。
通过机器学习技术，可实现字段含义智能识别清洗，及各类媒介格式异构数据的智能分类标注。能对数据源进行智能猜测和关联推荐，大幅提升数据融合效率。且已具备每日处理千亿条数据，峰值200万条/秒的清洗速度。
基于第三代知识图谱技术，进行深度关联和全源数据融合，实现对数据的关联归类、本体建模、加载入库。
多维质量检核，已实现流量波动智能预警和字段多重检核功能，做到数据质量可视化展示和实时质量预警。
能实现数据资产快速检索、定位及可视化。基于数据血缘直观展现数据来龙去脉，帮用户追溯来源、定位质量问题。且能通过各类数据使用调用及质量情况评估其活性与性价比，做到数据资产价值评估指标化。
对数据源、导入过程、数据资产、数据使用等数据链路中的各个环节进行管控，包括但不限于流量监控、质量监控、异常告警、问题定位，同时基于机器学习算法智能预测数据链路的问题，且能确保数据零丢失。
通过构建资源库、主题库、知识库，完善数据治理体系，挖掘更深层次的数据关系，实现“从数据到信息，从信息到知识”的价值提升，做到真正的数据资产化。
某客户原有各业务系统中包含海量的数据表格、离线Excel文件和非结构化文件等，使用传统数据治理工具需要较长时间，且可能导致有效数据的丢失，绿湾第一代数据治理平台借助机器学习技术，通过对字段含义智能识别清洗、智能关联归并、智能分类标注，将客户平面文件的导入效率由原来的60天缩减到了3天，并确保了数据零丢失，同时将高质量数据占比提升了45%以上，帮助客户实现了数据资产的保值增值。
