亿信数据质量管理平台助力企业大数据建设

大数据时代对数据质量的挑战

近几年，大数据被革命性地推动，数据价值也被广泛关注。大数据宛如金矿，越来越多的企业和政府希望从大数据中掘金，以提高生产力和管理水平。用户行为分析、数据医疗、智慧城市……企业和政府逐步认识到“大数据有大价值”，但并非都意识到大数据还有个大前提——数据质量。

数据的存量是企业和政府构建大数据中心重要的资产，但这些资产是否正在“贬值”？数据不可识别、数据无法匹配、数据冗余重复、数据不一致、精确度不够、时效性不强……这些数据质量问题导致数据处理困难、数据管理成本增加、数据不可信、不可靠，无法发挥应有的价值。

低质量的数据是大数据计划最大的风险，企业和政府在大数据的搜集过程中如果忽视了数据质量的管理，即使拥有了海量的数据资源，也无法从中获得期望的利益。

商务智能：用数据说话，而不是讲故事

数据往往是反映事物本质最有力的依据，比起模糊性的语言描述或经验判断，“用数据说话”更客观、更具有说服力。

商业智能是让数据说话的方法，管理者通过数据分析可以反思和调整运营战略。

但不准确的数据不仅不能真实地反映情况，还有可能导致决策不够明智；除此之外，花费较多的时间解释多个系统中的数据为何不一致或反复修正数据，生产率会受到影响，直接影响了成本和营利能力。

数据质量问题是商业智能成功的首要障碍。据权威机构调查，美国每年约有22%的企业因数据质量问题带来超过亿元的经济损失，且大多数企业或政府机构都有过因为数据质量问题引起的纠纷和信任度降低的经历。

EsDataClean支持全面检查“数据-信息-决策”各环节的数据质量，从源头控制数据质量，保证数据加工过程的准确性，提高决策可靠性。

数据质量管理需要插上“翅膀”

大多数企业和政府现阶段还在通过人工排查或写脚本的方式检查问题数据。人工排查方式效率低下，出错率高；通过脚本检查有一定技术门槛，可读性差，并且无法适应需求的频繁变化；没有质量考核制度和管理体系，责任单位不明确、问题处理不积极；处理过程和经验结果没有记录，无法追溯和改进质量现状……

当今社会是一个高速发展的信息社会，当代的政府和企业需要更加高效的数据质量管理模式。

针对以上问题，EsdataClean提供全面的数据质量解决方案。

EsDataclean是我公司自主研发的数据质量管理平台，用于解决业务系统运行、数据仓库建设及数据治理过程中的各种数据质量问题。它以全面数据质量管理(TDQM)理论体系为指导，结合国内数据质量管理研究方法开发而成，并以元数据管理思想为基础，运用数据挖掘、数据分析、工作流、评分卡、可视化等技术帮助企业和政府建立数据质量管理体系，全面提升数据的完整性、规范性、及时性、一致性、逻辑性等，降低数据管理成本，减少因数据不可靠导致的决策偏差和损失。

EsDataClean有效识别各类数据质量问题，助力企业和政府大数据中心建设。

EsDataClean支持“数据-信息-决策”各环节数据质量检查和监控，从源头控制数据质量，保证数据加工过程的准确性，提高决策依据的可靠性。

EsDataClean有效减少用户对技术的依赖和人力投入，缩短质量管理周期，减少数据管理成本。