数据质量差会削弱下游的每一个决策
当源数据不一致、不完整、重复或治理不善时，报告的可靠性会降低，仪表板会失去可信度，团队会花费更多时间修复数据而不是使用数据。
我们的数据质量管理服务通过提高关键业务记录、报告输入和运营数据集的整体数据完整性来帮助解决这些问题。从验证规则和标准化到主数据管理和治理控制，我们帮助创建团队可以信任并更自信地使用的数据。
我们的数据质量管理服务包括什么
一套专注的服务，可提高跨报告和运营环境的数据可信度、标准化、治理和可用性。
数据清洗与标准化
我们通过清理、规范化、格式一致性以及用于报告和业务流程的关键字段的标准化来提高数据质量。
- 数据清理和错误纠正
- 格式规范化和字段标准化
- 重复检测和清理
- 标准化业务记录和数据集
验证规则、映射和质量控制
我们定义并应用验证逻辑、业务规则和质量检查，以提高一致性并减少跨系统和报告流程中重复出现的数据问题。
- 基于规则的数据验证
- 必填字段和格式检查
- 字段映射和跨系统值对齐
- 迁移和系统转换的验证支持
- 异常识别和问题跟踪
主数据管理与分类支持
我们通过提高客户、供应商、产品、材料和地点等核心实体的一致性来支持主数据管理计划。
- 客户、供应商和产品主数据清理
- 跨系统主数据协调
- 记录匹配、合并和去重
- 分类和类别分类支持
- 支持单一事实来源倡议
数据治理与监控
我们帮助建立治理控制、管理实践和持续监控方法，以保持数据质量的可持续性。
- 数据质量策略和治理控制
- 所有权和管理支持
- 监控框架和质量仪表板
- 持续改进和问题管理支持
使用人工智能提高速度和规模
我们在有助于加速数据质量工作且不影响控制的地方使用人工智能。这可以包括数据剖析支持、异常检测、规则建议、记录匹配、分类和异常分类，以减少人工工作量并提高规模。
- AI 辅助画像和异常检测
- 规则建议用于重复验证模式
- 更快的重复项识别和匹配支持
- AI 辅助的商品、供应商、客户或物料记录分类
- 更智能的大批量数据质量计划问题分类
- 中小企业对领域特定数据标准的意见
- 异常审查和问题解决支持
- 业务上下文映射和分类验证
- 补救和治理优先事项的实用建议
将业务背景融入数据质量决策
高质量的数据改进不仅仅依赖于规则、工具和自动化。我们将数据质量工作流程与领域主题专家 (SME) 的输入和经验丰富的分析师审查相结合，以帮助解释业务规则、验证异常、评估映射或分类，并推荐切实可行的补救措施。
根据数据集和用例的不同，这可能包括在采购、工程、制造、人力资源、运营、财务以及其他需要业务理解才能做出正确质量决策的功能特定数据领域中的上下文。
Challenges we commonly solve
Data quality issues often bottleneck dashboard accuracy and analytics migration projects. We target these specific gaps.
更高的报告信心
提高仪表板、关键绩效指标和定期业务报告的信任度。
减少手动校正
减少手动修复、对账和验证数据所花费的时间。
更强的母版数据一致性
在系统、团队和业务部门之间创建更多一致的记录。
更好的分析就绪度
为报告、商业智能和高级分析构建更清洁、更可靠的数据基础。
What better data quality management delivers
强大的数据质量管理不仅能提高数据准确性。它还有助于创建更可靠的报告、更好的运营一致性以及对分析和决策的更强信心。
我们常用的平台和工具
我们的数据质量管理服务具有工具灵活性，可以与您当前的系统、数据环境和治理需求保持一致。
我们可以在数据清洗、标准化、验证、主数据管理和监控等环境中进行协作，而无需强制采用“全面替换”的方法。
数据准备与质量运营
主数据与治理环境
云和数据环境
通用源系统
常见问题解答
关于数据质量管理、主数据支持、验证、人工智能辅助质量运营和治理的常见问题。
什么是数据质量管理？+
数据质量管理是通过提高和维护数据的准确性、完整性、一致性、有效性和可靠性，从而更有效地支持报告和决策制定的实践。
数据质量管理服务通常包括哪些内容？+
数据质量管理服务通常包括数据清洗、标准化、验证规则、重复数据删除、映射支持、主数据管理、治理控制、分类支持和持续监控。
数据质量管理与数据治理有何不同？+
数据质量管理侧重于改进和维护数据本身的状况。数据治理定义了有助于长期维持这种质量的策略、所有权、控制和职责。
您能否在数据质量工作中支持主数据管理、映射和分类？+
是的。我们可以支持主数据清理、协调、记录匹配、去重、跨系统值对齐、分类法和类别分类以及其他提高核心业务记录一致性和可用性的活动。
人工智能能帮助加快数据质量工作吗？+
是的。人工智能可以帮助加速大型数据质量计划中的剖析、异常检测、匹配、规则建议、分类和异常处理。当在受控的数据质量工作流程中有选择地使用时，它最有效。
数据质量工作能否支持迁移就绪性？+
是的。数据质量工作通常通过帮助分析源数据、验证必需字段、对齐映射、标准化值以及降低将低质量数据引入新系统的风险来支持迁移就绪性。
为什么中小企业投入在数据质量项目中很重要？+
许多数据质量决策取决于业务背景，而不仅仅是技术规则。领域主题专家 (SME) 的输入有助于验证异常、解释映射或分类，并确保补救措施与数据在各职能部门的实际使用方式保持一致。
请求数据质量评估
如果记录不一致、重复、验证缺失、主数据薄弱或报告输入质量差正在影响报告和决策，我们可以帮助您识别首先需要清理、标准化、映射、分类或治理的内容。
Tell us what data issues are affecting reporting or operations, and we will help identify the right next step.