信息爆炸时代,数据就像金矿,数据质量是金矿的含金量。高质量的数据有利于业务决策的准确性,提高竞争力。另一方面,高质量数据能够满足对数据的有效挖掘,推动数据的内容与价值创新。
为了满足客户数据质量的高要求,坚信数据治理方案开创性地提出了具备“数据感知”能力和“深度检测”能力的数据质量定量化评估框架,并打造全自动数据治理引擎,形成可视化评估分析报告,解决客户一系列数据治理难题。
数据分布过于零散
客户由于业务范围较大导致业务对应的数据分布较为零散,归集难度大。
数据关联难度大
由于数据量过大、数据结构复杂和储存方式不同等问题,导致数据之间存在较大关联难度。
低质量数据影响数据挖掘和分析的结果
低质量数据影响客户运用大数据技术对数据进行挖掘和分析,准确度低的分析结果会影响业务决策的准确性。
数据量过大无法以可视化的形式展示
日常传统的报表、Excel等可视化形式无法完整展示数据情况。
坚信数据治理解决方案结合统计挖掘技术、机器学习算法和业务数据的特点,利用GPU硬件加速机器学习效率,开创性地提出了一套完整、智能和高效的数据治理框架。本方案在深度上满足业务场景需要,在广度上覆盖所有类型数据,大大减少数据治理的人工成本和机器成本,有效改善客户的数据质量,并为进一步挖掘客户的数据价值奠定了良好的基础。
坚信数据治理方案运用业内领先的大数据技术,减少大量的数据治理成本,并做到对数据的全方位治理。
坚信数据治理方案具有丰富产品与众多系统实施经验,保证了数据治理成果的可落地性。
坚信数据治理方案在各级政府和各行业有丰富的业务经验,能够结合实际业务情况调整方案。
坚信数据治理方案在多地政府和社会组织成功实施,获得了客户极高的评价。