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數據探查
全面了解企業數據,確定數據可用性
咨詢客服
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產品服務簡介
數據作為企業重要資產被廣泛應用并日益凸顯出價值,但企業可見的數據問題往往只是冰山一角,潛在的數據問題遠多于可見的,甚至花費大量時間、人力及財力進行分析也難以有效實現數據價值變現及驅動業務發展。
華矩數據探查是通過自動化的手段了解數據內容、背景、結構及路徑分析,包括數據成分、業務規則合規分析、數據間關系及相關資源匹配等問題,可精準識別數據轉化機制、建立數據有效性及準確性規則、校驗數據間依賴性等的過程,從而幫助企業全面了解數據,并確定這些數據可用性的過程。
服務優勢
比人工更快
· 對海量數據實現自動快速分層掃描檢測;
· 對異常數據實現快速定位分析;
· 對業務規則實現快速建立與完善。
非因因而果
· 不以臆想或假設為基礎查找問題,智能盲掃發現未知規律;
· 結合科學完善的業務規則發現數據問題;
· 不以經驗為導向,貼合數據實際情況與業務需求給出分析建議。
總成本更低
· 應對業務快速發展,相比無邊際的人工成本更??;
· 建立的業務規則成果可固化及可持續發展;
· IT與業務人員溝通最佳橋梁,分析簡單易懂。
應用場景
數據一致性探查
發現各系統關聯時數據一致性問題;基于數據質量流程了解系統設計;結合業務場景完善統一的數據標準與業務規則,促進實現數據質量預判。
數據合規性探查
發現企業合規異常,并通過建立異常數據發現機制與業務規則,提高數據處理效率,從而推動企業內審工作流程。
數據庫查重與匹配
大大提升整體查重效率及質量,及某些傳統方法無法完成的任務,其中業務規則及發現是優化數據質量的關鍵。
數據血緣探查
跟蹤建立從數據源頭到數據最終使用的所有鏈條的數據血緣,并且能和數據標準進行整合,創建完整的數據血緣,讓業務和技術用戶能夠有效地定位、了解和管理日常業務操作所需的信息,使數據的業務價值最大化,并幫助 IT 企業發現其數據和信息資產的價值,助力企業發展。
數據定義一致性探查
協助企業發現各系統關聯時數據一致性問題;基于數據質量流程了解系統設計;結合業務場景完善統一的數據標準與業務規則,促進實現數據質量預判。
業務規則探查
協助企業結合其信息語義、圍繞業務規則,導向業務運營目標,去發現數據質量狀況與未知的數據價值,全方位了解數據的現狀及發現數據驅動線索。
異構數據遷移與集成
找出不一致、不準確和不完整的數據字段、行或列等問題,幫助企業系統性理解數據中所隱藏問題的程度和性質,并在遷移前聯合 ETL 轉換加以解決,助力簡化數據集成過程中數據評估、糾正、整合和監控等環節,以避免數據遷移集成后代價高昂的返工。
成功案例
企業客服管理變革
項目背景:
客服過往5年電話溝通數據;數據挖潛
主要探查:
數據質量診斷、客戶畫像
主要發現:
一個客戶連續5年在投訴;由于數據質量問題,之前無法得知這一問題;20% 貢獻了80% 投訴率;系統Bug導致客戶信息線索丟失
主要成果:
改善客服人員信息收集流程;修改系統的BUG;成立專責銷售解決貢獻80%投訴率的20%事件;推動客戶畫像項目立項
2020-04-19
系統設計健壯性審驗
項目背景:
對即將上線的系統進行檢驗;重點驗證數據的準確性;檢查可能存在的數據問題
主要探查:
數據結構一致性診斷;逆向檢測;通過測試數據關聯分析驗證設計一致性及合理性
主要發現:
跨系統的數據庫設計不一致;嚴重的是在某些金額的小數位設計不一致,導致嚴重的匯總數據誤差;語義及標識規則不一致
主要成果:
改善對技術外包公司的管理,確保開發遵從嚴格的數據設計規范;統一多部門的商業詞匯的定義一致性,杜絕語義歧義;成立專責小組擴大數據結構一致性的檢測范圍
2020-04-19
SAP BOM表一碼多物問題
項目背景:
SAP 中物料編碼(BOM)存在一物多碼、一碼多物、無效編碼、錯誤編碼等現象;人工處理效率低下;無法主動發現問題;數據優化速度跟不上業務要求
主要探查:
數據剖析及數據質量診斷;對業務場景進行流程及算法設計;BOM多級分解制定360度數據可視化視圖
主要發現:
語義歧義;存在不符合要求的異常情況標志;存在一物多碼的問題;傳統的手工數據處理流程帶來的數據缺陷隱患
主要成果:
改善客服人員信息收集流程;修改系統的BUG;成立專責銷售解決貢獻80%投訴率的20%事件;推動客戶畫像項目立項
2020-04-19
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