数据资产图谱自动化

Orbit 可以自动构建 18 类实体、44 种关系和 4 个维度的数据资产图谱，通过数据资产清单、资产关系和元数据的可视化，提高数据的可见性，让企业清晰了解自己拥有的数据资产，以及这些资产之间的关系和依赖。

智能化数据资产画像

通过算法、模型和规则，Orbit 自动对数据资产进行标签化和分类，形成完整、准确、可理解的资产描述，便于用户管理、查询、分析和使用。精细化的标签和语义描述让数据治理和应用更加智能，减少运维的人工成本。

多维度数据血缘管理

Orbit 支持表级、字段级和记录级的多维血缘管理，对数据到数据、数据到应用、应用到应用进行血缘关系追踪和记录，实现了对数据的来源、处理、传输、使用的全流程血缘管理。让企业清楚了解数据在哪、为何产生、被谁使用以及如何使用。

完善的数据运营体系

提供涵盖数据资产的采集、整合、规范、治理、应用和评价等完善的运营分析体系，包括数据内容治理、数据采集和数据流转环节的监控，帮助企业准确评估数据资产现状，改进数据运营流程，提升数据运营效率。

全方位数据质量检查

有效识别业务数据和元数据的质量问题，通过修正并解决元数据的缺失和歧义，提高数据资产的易读性和可用性，从而进一步提升业务数据质量，让企业在数字化竞争中形成高价值的数据资产。

持续的数据标准实施

传统“运动式”数据治理先污染再治理，企业短期内集中进行数据治理既不系统，也不可持续。Orbit 突破这一陈旧模式，不但支持对存量数据的治理，还对新增数据、新表结构是否符合数据标准持续进行检查并给出整改建议，从根源上避免企业的数据污染。