数据驱动,高效的数据质量管理才是是重中之重

发布时间:2019.05.06来源:亿信华辰浏览量:4次标签:数据治理

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。

大数据,数据治理,数据质量

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。

1. 定义数据验证方法



2. 发现数据质量问题

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

3. 根据所觉察的业务影响,发起数据质量问题修正

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)

数据治理

(发起整改)

4. 报告差异的解决状态并保持跟踪

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。

数据治理

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!

(部分内容来源网络,如有侵权请联系删除)
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