- 产品
- 产品解决方案
- 行业解决方案
- 案例
- 数据资产入表
- 赋能中心
- 伙伴
- 关于
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。
时间:2019-07-26来源:知乎浏览数:782次
在这个大数据时代,数据资产逐渐成了构成成企业核心竞争力的关键要素,然后,大数据的应用必须建立在高质量的数据上才有意义,因此提供数据质量是企业需要迅速解决的问题,那么企业如果提升数据质量?
数据质量一般可从以下几个方面来衡量和评价:
1、准确性。数据在系统中应符合业务规则和统计口径,常见的数据准确性的问题有:数据来源存在错误,数据采集、使用、管理的过程中,业务缺乏规范,导致数据缺乏准确性。
2、完整性。只有完整的数据才具有价值,企业常见的数据完整性的问题有:企业在实际业务操作中并未完整采集该字段数据,导致数据缺失或不完整等。
3、一致性。企业系统内外部的数据源直接的数据需要一直,所以要提高企业数据,那么就需要对数据统一规范。常见一致性问题:系统间应该相同的数据却不一致,缺乏必要的联动和核对。
4、及时性。数据在采集、传送、处理等过程中,应该快速支持应用,数据的及时性关系到系统是否可以在规定的试讲内获取到系统需要在特定时间内产生的数据。常见及时性问题:企业没有按照规定的时间来更新数据。
如果想要提高企业数据质量,那么就需要定义一套标准化的数据规范,对具体的数据的定义、格式、口径、取值等方面进行规范说明,规范的标准作为衡量和提高数据质量的标尺,同时企业在对数据采集、加工和应用的过程中,要对关键数据项进行预防性或监测性的核检。
企业选择一个适合自己的数据质量管理平台,有助于快速帮企业提高数据的质量,亿信华辰打造的睿治数据治理平台就融合元数据管理,数据质量管理,数据标准管理,数据集成管理,主数据管理,数据交换管理,数据资产管理,数据安全管理,数据生命周期管理等九大产品。
其中数据质量管理以数据标准为数据检核依据,以元数据为数据检核对象,通过向导化、可视化等简易操作手段,将质量评估、质量检核、质量整改与质量报告等工作环节进行流程整合,形成完整的数据质量管理闭环。
睿治平台的九大产品模块可独立或任意组合使用,快速满足政府、企业各类不同的数据治理场景。
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