Часто спрашивают, как получить более достоверные, своевременные, точные, последовательные, полные и уникальные данные. Как лучше подготовить идеальные исходные данные для специалистов различных дисциплин и обеспечить быстрыми данными инженеров решающих аналитические задачи? Ответ прост: ознакомьтесь подробней и внедрите современное комплексное решение
DiQS для обеспечения качества данных в рамках задач на вашем предприятии.
Повышая качество данных на своем предприятии, вы начинаете максимально использовать их потенциал.
DiQS (полное название -
Data
information
Quality
System) подходит для любой ИТ-инфраструктуры, отвечая вашим конкретным потребностям бизнеса с помощью надежного и гибкого внутреннего механизма и простого в использовании бизнес-ориентированного интерфейса.
Это современное комплексное решение для обеспечения качества данных, которое отвечает специфическим потребностям вашего бизнеса, оно будет надежным, простым в использовании, гибким, мощным, масштабируемым, и быстрым. Комплексный подход позволит улучшить качество ваших данных и внести культуру их управления, поможет избежать принятия рискованных решений и сэкономит деньги.
Исследование информации – это первый шаг в любом проекте по работе с данными.
Используйте интеллектуальные авто-матизированные алгоритмы системы DiQS для обнаружения информации, чтобы иметь представление о качестве ваших данных и дать пользователям возможность принимать более взвешенные и обоснованные решения, предотвращая тем самым совершение дорогостоящих ошибок в начале или в ходе решаемых задач.
Храните все свою информацию для будущих проектов в выверенных каталогах данных.
Управление правилами проверки качества данных может выполняться совместными усилиями, является простым в использовании и предоставляет результаты для широкого круга бизнес пользователей и сторонних приложений.
Оценивайте, отслеживайте и улучшайте качество своих данных независимо от предметной области.
Используйте интеллектуальную систему
DiQS для того, чтобы информация о текущем уровне качества данных была доступна тогда, когда необходимо принять быстрое и эффективное решение. Ознакомьтесь с тенденциями, просмотрите полную историю, сравните версии и получите точные и своевременные визуальные отчеты, составленные на основе информации от всех подразделений вашей компании. Сделайте всё это непосредственно из веб-приложения в рамках полного, комплексного сценария самообслуживания.
Защититесь от поступления «плохой» некачественной информации в ваши системы с помощью мощного брандмауэра качества данных.
Используйте для этого обширный набор заранее разработанных алгоритмов или создайте свой собственный.
Используйте информацию из самых разных источников для того, чтобы сделать ваши данные более полными и целостными.
Расширьте текущие процессы очистки и сопоставления с помощью добавления новых компонентов (источников данных), не позволяя пользователям создавать новые проблемы с качеством информации в ваших системах.
Будьте уверены, что все отредактированные или вновь введенные данные являются точными.
Гибкость и открытые стандарты, DiQS является платформо-независимой, основанной на открытых стандартах (Web Services) системой, использующей модели данных, которые легко переносятся на существующие платформы базданных. Это решение можно легко настроить с помощью встроенных административных приложений без использования внешних инструментов или сторонних приложений.
Полная история аудита, храните полную историю аудита всех сделанных изменений. Эта информация может быть легко использована для определения «кто, когда, что и почему», а также при создании расширенных отчетов.
Весь диапазон отчетов, используйте набор отчетов, которые позволяют менеджерам отслеживать состояние процесса и производительности управляющих данными, как в текущий момент, так и на протяжении какого-то периода времени.
Настраиваемые рабочие процессы, все аспекты процесса решения любой проблемы являются полностью настраиваемыми, включая возможности указания количества шагов процесса, установки различных условий, прав доступа и действий, которые необходимо выполнить. Разные рабочие процессы могут использоваться для разных типов проблем, систем или объектов.
Упростите и автоматизируйте процесс настройки, включая автоматическое обнаружение ошибок, автоматическую настройку проекта и оценку результатов.
Развитие системы в сторону Искусственного Интеллекта (ИИ), в ближайшее время ИИ будет использоваться в процессе работы при сопоставлении, очистке и классификации данных на основе машинного обучения, DiQS уже активно обучается, наблюдая за действиями пользователей (особенно при решении ими каких-либо проблем) и обнаружением аномалий при загрузке и оценке качества новых данных.