数据治理,从发现数据问题开始

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小亿 管理员

发表于2018-12-5 16:35

楼主
数据治理体系是构建完善、共享、统一管理的数据环境的基本保障和重要组成部分,是把数据作为资产来加以管理的有效手段。
数据治理体系确定了一系列的岗位角色和相应的责任及管理流程,以保障业务数据在采集、集中、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性。


企业进行数据治理的最大驱动力来自数据质量,通过提高数据质量实现更多的业务价值;将实现业务目标作为数据管理和服务的核心驱动力,优化数据架构,提升数据仓库/信息化管理系统建设,支持管理能力的提高、精细化和决策的科学性。

亿信的数据质量管理平台(EsDataClean)提供了业界领先的全面质量评价方法、零编码质检规则定义、跨数据源比对、丰富的质量分析报告、数据整改、质量绩效评估、质量报告等主要功能,运用元数据管理、数据挖掘、数据分析、工作流、评分卡、可视化等技术,助力企业和政府建立数据治理体系。


特色一:助力构建数据质量规则库
1. 内嵌13种规则,基本能覆盖目前数据质量相关问题。
2. 可由实施工程师在图形化界面上根据业务需求配置,无须编写脚本。
3. 如规则不够,还可以动态扩展。


特色二:灵活定义多模型质检方案、性能高效
1. 多点监测、多模型质检方案,高效调度,并发和串行处理相结合。
2. 性能高效,只需2分30秒,便可完成20条规则百万级数据的质量检查。


特色三:提供图文并茂的质量检查结果报告
1. 内置常规质检分析报告,实时可视化呈现对质检结果的分析。
2. 质检结果模型灵活扩展,充分利用了BI工具的分析展现能力,快速实现客户化扩展定制。


在整个数据治理环节,亿信数据质量管理平台从找到问题数据开始,控制数据质量,贯彻始终,全面提升数据的完整性、规范性、及时性、一致性,减少因数据不可靠导致的决策偏差和损失。

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EsDataClean+i@Report解决方案:数据在线补录、在线修订、人工质量问题提交、标准申请…


EsDataClean+亿信BI 解决方案: 构建数据质量领导驾驶舱





1个回答

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韦韬然 数据老手Lv5

发表于2018-12-5 16:42

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