数据资产地图是企业数据的全景视图，可进行数据资产目录管理与元数据管理，为数据的共享和开放提供一个集成平台。围绕数据在技术角度不同层次的加工过程，数据资产地图提供了多层次的数据资产展现，满足业务使用、数据管理、开发运维等不同应用场景的查询和管理，使得数据能够更好的流通，承担创新驱动的责任。
采用数据建模理论，对维度、维度属性、业务过程、指标、标签等进行严格的标准化、规范化定义，保障数据质量，避免数据指标定义的二义性。
基于元数据及业务数据构建数据图谱，实现快速、智能检索数据表及数据。系统化构建业务数据资产大图，从数据视角还原业务系统、提取业务数据，快速感知业务关键环节及数据。
数据引入、建模、研发、运维、数据查找及探查等过程一气呵成，研发链路统一化、智能化的数据构建与管理工具，降低数据建设门槛。不同背景的开发人员可以自助ETL，快速满足业务需求。完成模型和指标的抽象与自助定义、代码自动化生产、主题数据自动聚合并输出服务。
完成各业务数据集成后的基础数据中心建设，为后续进一步数据加工奠定基础。定义数据采集标准，将各业务系统、各类型的数据抽取加载至目标数据库。
系统智能自动化生成代码与调度任务，提供上传、校验、恢复等个性化功能模块来对元数据进行管理。自动生成代码与调度任务，对元数据表进行管理。
基于规范定义的数据元素，根据数据所处分层，依据各层次的顶层设计构建可视化的数据模型。依据制作的数据模型，支持数据字典的构建与发布。
引入构建的基础术语管理，根据业务数据需求结构化定义数据元素，标准化、规范化生产。
提供快捷方便的数据全资产全文检索，提供智能的搜索推荐服务，根据用户行为推荐用户所搜相关数据对象。
对整个数据中台内的数据进行统一查询、管理。面向数据开发者，汇聚用户所有数据信息，通过元数据信息收集、数据血缘探查、调度任务查询等手段，完成数据信息的收集和管理，解决"有哪些数据可用"、"到哪里可以找到数据"的难题，并且提升数据资源的利用率。
提供对数据在设计、加工、运行、管理等不同的环节关键指标的采集，基于预设算法进行健康评估，从而为解决数据健康问题提供参考。数据体检是驱动数据治理不断完善的内生驱动力，它是高品质数据资产环境可持续发展的有力保障。
配合运维日常管理制度和人员，基于各种技术监控、预警、问题诊断、干预等手段，并且依托数据地图来统一展现和管理交互，以此保障数据质量的可靠性。
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