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全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。
覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。
统一指标定义,实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果,为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。
零代码+AI,有“问”必答的数字助理,利用AI大模型和数字人技术,通过语音&文字输入问题,自动识别业务指令,深度理解用户意图的问题,洞察数据,人机交互,重新定义BI新体验。
面向企业级数据资产交易运营场景,助力企业实现数据资产的价值挖掘、升值和资产变现。
时间:2019-05-06来源:亿信华辰浏览数:1209次
给领导汇报工作时,你是否对报告的基础数据质量产生过担忧,担心质量不达标呢?
Collibra 一项调查发现,45% 的数据使用者称其报告基于的数据半数以上质量不够理想。
Gartner 2016 年的一项研究发现,由于数据质量差,受访组织平均每年将损失 970 万美元。
大数据时代数据的核心不是“大”,而在于“有价值”,而有价值的关键在于“质量”。
但现实是,数据往往存在很多问题。
如果想要真正的实现以数据驱动,数据的质量将会是重中之重。
数据科学家和分析师可能有多达 80% 的时间花在清理和准备数据上。(TechRepublic)
如何帮助数据科学家和分析师快速获取到有质量的数据,并将其转化为有价值的决策依据,就是我们EsDataClean一直努力的方向。
接下来我们来看看,亿信华辰家族数据质量管家EsDataClean如何帮助我们的客户更高效的管理自己的数据质量。
灵活定义多模型质检方案,多点监测、多模型质检方案,高效调度,并发和串行处理相结
详细细致的质量监控界面。
多方位的修正流程,设置例外、例外审批、发起整改。
(设置例外)
(例外审批)
(发起整改)
内置数据分析引擎,质检分析报告,实时可视化呈现对质检结果的状态和分析,同时支持客户扩展定制,充分利用了BI工具的分析展现能力。
有了数据质量的助力,想必大家会对自己汇报的数据更加有信心!
全面覆盖数据治理9大领域,采用微服务架构,融合度高,延展性强
实现数据从创建到消亡全生命周期的可视化,也实现全角色的可视化
丰富的智能元素和功能,大大缩短数据管理周期、减少成本浪费