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。