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數據標準化及質量管控方案

提升企業數據可信度

集元數據采集和規整、數據標準建立與評估、數據質量管控與跟蹤等場景應用的一站式數據管理服務,幫助企業建設高質量標準化的數據中心,服務高效決策。

方案導航

方案痛點

數據不可信
影響經營決策

數據獲取不及時,數據有缺失數據不準確等問題,導致數據不可信;數據缺乏梳理,造成領導看到的數據相互矛盾

數據質量差
難以深入分析

數據隨意輸入,統計不準確,導致數據質量差,無法支撐數據的深度挖掘;數據質量管理未構建反饋機制,難以及時解決質量問題

數據不規范
難以支撐業務發展

存在業務口徑不一致,業務術語不統一,統計口徑不匹配,導致各業務部門之間溝通不通暢,難以支撐業務的整合創新應用

數據格式各異
難以融合共享

數據分散存儲且數據結構各異,沒有實現資源有效的匯集整合和共享,更難以實現整合數據價值點挖掘,支撐決策分析

方案概述

數據標準化及質量管控解決方案的目標是為企業建立完整的數據標準體系,依據數據標準自動構建質量檢查規則庫,配合周期性質檢方案,保證企業數據的完整性、有效性、及時性、一致性、準確性和唯一性,確保業務數據應用及業務分析決策正確。方案執行步驟如下:

方案內容

方案以元數據為基礎,以基礎數據標準和質量數據標準為參考依據,通過機器學習和相似度算法相結合,實現智能且精準的落標效果,并自動轉換出完整的數據質量規則庫,遵循PDCA模型原則,檢查并整改數據質量問題,逐步提高數據質量,該方案的框架如下圖:

元數據管理

基于企業的數據發展戰略,定義元數據管理框架,采集、維護、檢核全流程、多類型的元數據,通過元數據變更管控,保證元數據質量和元數據分析服務的準確性,提升數據質量管控水平和問題整改效率。

方案咨詢
數據標準建立與評估

通過定義符合企業要求的基礎數據標準、質量數據標準、代碼數據標準和指標數據標準,構建一套規范企業數字化發展的數據標準體系,指導全流程數據模型的標準化建設,通過標準映射評估來檢核企業存量數據模型的規范化,確保各數據層級落地數據的一致性。

方案咨詢
智能質量規則庫

機器學習和相似度算法相結合,建立能夠表示標注數據集的語言模型,找到匹配度最高的元數據與數據標準關系并推薦落標,提升基礎數據標準落標效率和標準覆蓋率。自動將有落標關系的數據質量標準,轉換為對應的技術質量規則,從而執行后續的質檢操作。

方案咨詢
數據質量管控

通過業務數據質量規范形成的技術質檢規則,定期檢查業務數據的正確性,導出質量報告或質量問題跟蹤矩陣,監控錯誤數據整改過程,將質量評估、質量檢核、質量整改等工作環節進行流程整合,形成完整的數據質量管控閉環。

方案咨詢
數據標準化及質量管控方案-方案架構
應用產品

數據標準管理

統一規范數據

數據質量管理

提升數據質量

數據標準化及質量管控方案可以幫您

  • 建立規范,統一數據定義

    規范數據的定義,確保數據口徑一致,幫助企業建立全局的數據標準體系,為提高數據質量提供標準定義、約束規則。

  • 提高質量,保證數據價值

    從根本上發現元數據及數據的問題并解決,形成質量管控機制,實現數據全方位監控,保證數據整合、應用、決策的正確性,提高數據價值。

  • 管控數據,驅動業務擴展

    優化業務流程和資源配置,驅動企業數字化,擴展業務范圍。

  • 掌控全局,統籌數據管理

    理清企業數據字典,保障數據來源可溯、數據流向清晰、數據分布明確。

標桿案例

東方航空:數據質量智能管理系統

通過數據標準和質量管理平臺來解決業務系統運行、數據倉庫建設及數據治理過程中的數據質量問題。以標準化的數據質量規范為基礎,運用元數據、數據質量規則、工作流、評分卡、可視化等技術幫助項目建立數據質量管理體系,提升數據的完整性、規范性、及時性、一致性、邏輯性,降低數據管理成本,減少因數據不可靠導致的決策偏差和損失。

贛州銀行城商行數據管理平臺

完成包含元數據管理、數據標準管理、數據質量管控三大主體模塊的數據管理平臺建設,總計梳理8個主題、1244條標準,通過數據標準工具對7000多個關鍵字段進行落地評估,實現新信貸、新總賬、新理財、核算等系統的注釋填充率到達100%,基于EAST4.0,梳理了300余條規則,實現監管報送指標自動化。

江蘇某市大數據局大數據治理平臺

在現有建設的基礎上,進一步提升數據質量,建立數據標準,通過涵蓋全數據生命周期數據治理,建設覆蓋數據全生命周期的大數據治理平臺,打破信息孤島,接入涵蓋全市各政務57個部門超17億條數據,打通省級數據資產共享直連鏈路,建立健全數據質量管理機制,提供各類數據服務。

助力政企數字化轉型 讓每個決策都有數據支撐

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