传统的数据分析无法解决数据治理问题

随着数据的积累和沉淀，数据质量问题日益突出，传统的数据分析无法解决数据治理问题。此外，传统的数据分析功能多由数据仓库和BI产品组合而成，容易出现前后功能不平衡、产品间兼容性差、后台建模能力强、前台展示能力弱或建模能力不支持BI工具丰富展示能力等差距。数据中心可以承担企业重建数据组织的功能，将数据建模、数据治理、数据管理、数据服务放在同一个高度，产品整体均衡性强，可以有效解决传统数据分析功能中的问题。

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根据传统的数据中间架构思维，通常需要引入不同的数据库来解决不同的数据问题。因此，客户需要在选择、开发、运维等方面进行权衡，导致整体底层架构复杂，系统建设和运维成本相对较高。

数据中心打开学校的各个系统，统一分析收集到的多维数据，形成可读的可视化报表，传输到上层数字双胞胎的可视化大屏幕，方便校园管理者从整体角度通过数据变化进行统一管理，形成以数据为支撑的高效决策系统。

打造以‘数据中心’和‘业务中心’为核心的工业互联网SAAS平台，为企业提供数字系统集成解决方案，是榕数数智的追求。

右边部分是数据中间站的核心组成部分:数据治理模块。它对应的方法论是Onedata系统。基于元数据中心，在统一企业所有数据源元数据的基础上，提供了包括数据地图、数据仓库设计、数据质量、成本优化和指标管理在内的五种产品，分别对应数据发现、模型、质量、成本和指标管理。