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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。
文|亿信华辰大数据知识库2022-10-11
数据质量管理(Data Quality Management),是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题,进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动,并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。数据质量管理的目标是通过数据分析、数据评估、数据清洗、数据监控、错误预警等内容,解决数据质量问题,使数据的质量得以改善,使其满足数据需求方对数据质量的规则要求。
二、为什么企业需要数据质量管理
企业开始意识到数据质量管理的重要性。推动数据质量需求的共同点有:将新数据源,尤其是非结构化数据与现有系统集成;利用所有可用的企业数据所需的财务投资和竞争压力:以及从数据所在的孤岛中提取数据的难度等。哈佛商学院发布一项研究显示,47% 的新创建数据记录至少包含一个严重错误。麻省理工学院斯隆进行的一项惊人研究指出,不良数据的处理成本可能高达总收入的 15-25%,且是长期的无用成本损耗。一个可靠的数据质量管理计划将确保数据的高度完整性,并且任何需要它的人都可以以安全和受监管的方式随时获得数据。数据质量管理就是找到正确的组合,让合适的人员按照正确的方法配备正确的工具。
三、数据质量评估标准
1、一致性
四、数据质量管理建设方案
1、建立质量管控流程和规范