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erwin Data Quality

大多数企业没有所需的洞察力来了解数据质量,或者没有所需的数据质量自动化和数据质量工具来提高数据质量。较差的数据质量或缺乏数据质量可见性会导致数据成为代价高昂的挑战,而不是战略性优势。erwin Data Intelligence可自动进行数据分析、数据质量评估、持续数据可观测性和数据补救,以确保IT、数据监管团队和业务用户等人员具有可见性和协作功能来充分利用数据所呈现的机会。
erwin Data Quality平台中的运行状况检查控制板

了解erwin如何实现数据质量自动化和可见性

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统一数据智能和数据质量

erwin Data Intelligence提供自动化数据质量功能和集成的数据质量工具,来支持数据监管、促进数据信任并增强数据质量协作。erwin的数据质量产品基于DQLabs增强数据质量平台并且在Gartner 2021数据管理技术成熟度曲线中获得认可,利用存储在erwin Data Catalog中的元数据来自动进行数据分析,并简化数据质量评估,从而提供数据质量评分、关联可视化和其他数据质量衡量指标。增加可选的数据可观测性以进行持续的偏移监控和行为分析,并且增加数据补救功能来进一步推进数据质量计划。

通过erwin Data Intelligence实现数据质量自动化

通过erwin Data Intelligence by Quest管理整个数据质量生命周期。将数据智能、自动化和集成的现代化增强数据质量平台与便于访问的数据质量工具相结合,对您的最重要数据源自动执行数据分析、质量评分、持续质量监控和数据补救。提高数据质量,降低运营成本和风险,以及扩展企业内的数据质量可见性,从而指导有关数据使用的决策并促进数据信任。

元数据驱动的数据质量评估

通过erwin Data Catalog中的元数据,在环境、表或列级别开始对数据源进行质量评估。

自动化数据发现和分析

使用erwin Data Quality平台中支持AI/ML的发现功能来检测数据模式,并自动创建业务规则以用于数据质量评估。基于业务规则自动进行分析,并自动生成数据质量评分。

面向一切的数据质量可见性

数据质量评分显示在erwin Data Quality平台中、数据目录元数据中、erwin Data Intelligence数据资产搜索结果中,以及数据沿袭、影响分析和思维导图可视化中。

持续数据可观测性

通过可选的持续偏移监控,您可以监控数据、元数据以及与静态数据和流式传输数据关联的数据集中的14种偏差。通过高-中-低偏移级别指标来测量数据易变性,设置自动警报,并使用其他数据质量工具来了解和管理变化。

数据行为分析

利用可选的持续偏移监控功能中的行为分析来跟踪过去一段时间的数据趋势,并为业务运营使用预测未来数据趋势。

数据补救分析

增加可选的功能,以便使用自动分析和其他数据质量工具来评估数据补救需求及潜力。指定的影响评分会预测可以补救为良好的不良数据的百分比。

数据补救工具

使用erwin Data Quality工具,可利用可选的基于参考或基于ML的整理和解析功能以及通过第三方工具进行清除、重复数据删除、标准化和其他数据补救。

数据补救协作

通过可选的数据补救问题跟踪和对话功能,以及erwin Data Quality平台中的其他数据质量工具来捕获数据质量问题并进行协作。

数据质量控制板

使用erwin Data Quality平台中的详细数据质量控制板来深入分析详细的数据质量状态、概况评估、关联和平台使用情况,以及查看erwin Data Catalog控制板中的数据质量概述。

轻松连接数据源

从即时可用的数据源连接器库中进行选择,可连接到行业标准的数据源,包括Microsoft SQL Server、MySQL���Oracle、PostgreSQL、Salesforce、Snowflake等。

erwin Data Quality概览

erwin Data Intelligence提供组织可见性和数据质量工具及自动化来了解和改进数据质量。了解:

集成数据质量的价值

在改进业务成果、减少运营成本和降低总体风险方面,高质量数据对于企业至关重要。企业希望增强的集成数据质量和可见性功能,以便IT、数据监管团队和业务用户都能够确保适当地使用数据和建立数据信任。

Stewart Bond IDC数据集成和数据智能软件研究主管

立即开始使用

较差的数据质量具有高昂的成本,增加运营风险,并且降低组织内的数据信任和使用。获得所需的可见性和数据质量自动化来正面应对当今的数据质量问题。

支持和服务

产品支持

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