数据质量管理平台 数据质量管理平台
数据质量管理平台
依据国家标准、行业标准、地方标准,建立科学,客观的数据质量评价体系,充分运用大数据相关技术和机器学习相关算法,实现海量信息的异常探查和智能修复,实时监控数据质量波动,以数据质量通报和考核为抓手,建立数据状态可感知、数据问题可追溯、质量责任可落实的数据质量管理体系和运营体系。
数据评测免费申请
产品特性

Product characteristics

开箱即用
开箱即用
内置符合国家标准、行业标准和地方标准的评测规则和业务模型,满足客户开箱即用的需求。
支持二次开发
支持二次开发
可以通过外部API扩展评测能力,支持JAVA代码、EL等评测规则的定义,可完全适应未来的数据质量管理需求的变化。
图形化定义评测规则
图形化定义评测规则
图形化定义数据评测规则,包括空值检查、值域检查、逻辑检查、波动检查、规范性检查等13种评测规则。
异构数据源比对
异构数据源比对
数据源一键接入,支持跨数据源异构数据的数据比对。
持续升级
持续升级
支持数据问题的及时告警,问题数据的修复跟踪机制,以及数据质量的考评机制。
智能修复
智能修复
支持异构数据源关联修复、黄金数据修复等7种智能修复方式。
产品展示

Product display

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Product display

产品展示
产品展示
产品展示
荣誉奖项

Honorary award

数据质量管理平台介绍

Product introduction

核心优势

Core advantage

结合客户行业和数据管理现状,制定个性化数据质量评价指标、工作机制和考核标准,以提升数据质量为目的,以管理制度为抓手,建立数据全生命周期质量管理体系,落实数据责任,提升质量意识。

 通过将监督学习、深度学习、回归模型、知识图谱等AI技术与数据质量管理的深度融合,实现数据扫描、形态探查、多源比对的异常数据智能探查。

依据国家标准、行业标准、地方标准以及业务规则配置化建立数据质量全维度监测指标,实现批量数据和流式数据的动态自动化监测以及多级别告警机制,及时从源头发现和解决质量问题。

结合不同客户的行业特性,规范化、定制化问题处理流程,建立发现问题、解决问题、分析问题、绩效考核的闭环工作流程,规范问题处理机制,强化数据质量责任。

出具科学的数据质量评估报告,涵盖规范性、完整性、准确性、一致性、时效性等方面的综合评价指标,包含数据库、物理表、主题、数据提供部门等维度的综合分析,帮助客户深度分析数据质量。

以客户价值和数据应用需求为导向,帮助客户建立数据质量的运营体系,支撑数据质量管理工作的体系化、常态化,为上层应用提供准确的、完整的、及时的、高价值、高质量的数据,加快数字化进程,释放数据价值。

产品架构图

Product architecture diagram

产品架构图

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