全方位提升数据质量管理水平
自动化、智能化的数据质量管理解决方案，帮助企业全面掌握数据质量状况，支撑科学决策。
全面质量检测
自动检测表结构和数据内容，全面了解数据质量状况，及时发现数据质量问题。
详细质量报告
按单位形成详细的质量报告，多维度展示数据质量情况，支撑数据质量考核和管理。
灵活检测方式
支持全库或多表扫描表结构，可选择不同规则逐一检查字段数据质量，满足各类检测需求。
服务各行业数据质量管理者
已在政府部门和各类企业中广泛应用，帮助用户建立完善的数据质量管理体系。
政府委办局
帮助政府部门建立政务数据质量管控体系，保障政务数据的准确性、完整性和一致性，支撑政务服务、数据共享和数字化转型，满足监管合规要求。
各行业企业
帮助各行业企业构建企业级数据质量管理体系，全面提升数据质量水平，为业务决策、运营分析、风险管理、AI应用等提供可信的数据支撑。
针对性解决数据质量管理难题
聚焦企业数据质量管理中的核心痛点，提供全方位的解决方案。
数据治理标准化
缺乏统一的数据治理框架和流程，导致管理效率低下，数据质量难以保障。
数据安全与合规性
在数据质检过程中，确保数据安全和合规性面临挑战，难以满足监管要求。
实时数据处理需求
对实时数据质量监控的需求日益增加，现有能力不足，无法及时发现问题。
质量指标不统一
不同部门对数据质量的定义和指标存在差异，影响沟通和管理效率。
质量文化缺失
企业对数据质量的重视程度不足，缺乏良好的数据质量文化和责任体系。
技术集成难度
不同数据管理工具和系统之间的集成复杂，影响整体质量管理效率。
人工质检效率低
依赖人工质检效率低且容易出错，成本高昂，无法满足大规模数据检测需求。
生命周期管理不足
数据在各阶段的管理不完善，影响数据质量的持续性和稳定性。
通过关注这些关键痛点，企业可以有效提升数据质量管理水平，支持更好的业务决策。
五大核心优势，打造卓越数据质量管理平台
凭借丰富的规则库、强大的计算能力、灵活的部署方式，为企业提供全方位的数据质量保障。
规则丰富
系统内嵌多种技术质检规则和业务检查规则，并支持规则自定义，满足各类复杂业务场景需求。
报告详实
多维度的检查报告，支持自定义报告模板，满足不同场景的汇报和管理需求。
批量检查
可以按机构、按照库、指定表多种方式检查，支持大规模数据质量检测任务。
兼容性强
兼容广泛的数据库类型，支持各类结构化和半结构化数据的质量检测。
并行计算引擎
内置并行计算引擎，提升大规模并行质检的性能，降低对数据库的压力。
全链路数据质量管控能力
覆盖数据全生命周期的质量管控，从源头保障数据质量，为业务决策提供可信的数据支撑。
丰富的规则模板
- 内置50+常用数据质量校验规则模板
- 支持准确性、完整性、一致性、及时性等多维度校验
- 自定义规则扩展能力，支持复杂业务逻辑
- 规则智能推荐，自动识别数据特征生成规则
简便操作界面
- 可视化零代码拖拽式规则配置，降低使用门槛
- 直观的质量看板和报表展示，易于理解和使用
- 向导式任务配置流程，快速上手使用
- 多角色权限管理，满足不同用户使用需求
表结构质量检测
- 全库自动检查表结构质量，如表非空、有时间戳
- 检查字段注释完整性、主键设置合理性
- 重复数据识别、引用完整性检查
- 数据更新及时性检测，确保数据时效性
DAMA标准规则库
- 自带丰富的字段规则库，符合DAMA数据质检规范
- 涵盖准确性、完备性、一致性、完整性等维度
- 支持合理性、及时性、唯一性、有效性校验
- 规则持续更新，紧跟行业最佳实践
智能任务调度
- 灵活的调度配置，支持定时、触发、流式等多种模式
- 智能任务优先级调度，保障重要任务优先执行
- 分布式并行执行，支持PB级大数据量校验
- 任务依赖配置，支持复杂的工作流编排
丰富统计图表
- 多维度数据质量看板，全局掌握数据质量状况
- 质量趋势分析，识别质量变化规律和潜在风险
- 质量考核报表，支持各部门数据质量考核
- 自定义报告模板，满足不同场景汇报需求
数据清洗联动
- 可以将脏数据管理和数据清洗模块联动
- 实现自动化质检和清洗的全流程闭环管理
- 问题数据自动标记和流转，提升处理效率
- 清洗效果自动验证，确保问题得到彻底解决
规则批量管理
- 批量导入或自定义质检规则，提升配置效率
- 规则模板管理，支持规则复用和分享
- 规则版本管理，支持变更追溯和回滚
- 规则生命周期管理，从设计、发布到下线全流程管控
AI辅助质检
- AI驱动的根因分析，自动定位问题根源
- 智能规则推荐，基于数据特征自动生成校验规则
- 异常模式识别，自动发现潜在的数据质量问题
- 质量趋势预测，提前识别潜在质量风险
六大核心数据质量维度
从多个维度全面保障数据质量，满足各类业务场景的数据质量要求。
准确性
确保数据记录的信息真实、准确、无错误，符合业务定义和实际情况。
完整性
确保所有应有的数据都完整存在，没有缺失或遗漏的数据记录和属性。
一致性
确保同一数据在不同系统、不同表中的信息保持一致，没有冲突和矛盾。
及时性
确保数据能够及时生成、同步和更新，满足业务使用的时效性要求。
唯一性
确保数据没有重复记录，同一数据实体在系统中只有唯一的表示。
合规性
确保数据符合法律法规、监管要求和企业内部数据标准规范。
全行业数据质量治理解决方案
已在金融、政务、制造、零售、能源等多个行业成功落地，帮助企业构建完善的数据质量管理体系。
保障信贷、风控、反洗钱等核心系统数据准确性，避免因数据质量问题导致的风险决策错误和资金损失。
保障政务数据质量，提升政务服务水平，支撑数据共享开放和政府数字化转型，满足监管合规要求。
保障工业设备数据、生产数据的准确性和及时性，支撑智能制造、预测性维护、生产流程优化。
保障用户、商品、订单、库存等核心数据质量，支撑精准营销、智能补货、运营决策分析。
保障AI训练数据质量，避免垃圾数据导致模型效果差，提升AI模型准确性和可靠性。
构建数据中台数据质量保障体系，确保中台输出的所有数据可信、可用、可靠，支撑上层业务应用。
实现对各机构源数据质量的自动检查，自定义数据质量报告模板，自动对各机构数据质量考核评分。
数据清洗前，先要把握数据质量情况，长期有效地自动检查数据质量，并形成详细的质量报告。数据中心以此可以反馈给数据源部门。
通过数据质量检测报告，逐步建立数据质量规范，形成机构数据标准，统一数据质量衡量尺度。
实现ODS、DWD等分层，通常ODS是保持与源数据一致，用于溯源和质量检测，而DWD层数据是经过质量筛选的干净数据。
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