数据质量解决方案：最大化价值

5 PB

涵盖的数据

1000秒

覆盖的数据集

10倍

减少数据缺陷

实时

监测

人工智能驱动

异常检测

生产数据质量管理

提高对数据和见解的信心

随着公司越来越依赖数据，由错误数据导致的错误成本也会增加。损坏的数据会导致低质量的报告和灾难性的人工智能决策，削弱企业利益相关者对数据的信心和洞察力的准确性。将数据质量监控和管理添加到生产数据湖中有助于检测、预防和自动纠正数据缺陷，并最终实现数据质量保证。数据质量保证意味着获得更多相关见解、更好的决策、提升业务价值以及增加利益相关者的信任。

商业规则的实施

检测数据损坏并防止其传播

自动业务规则验证是实现良好数据质量的最可靠方法。最佳数据质量工具将通过在关键数据处理和转换作业之间插入业务规则实施作业，与任何数据工程技术堆栈集成。一个方便的图形界面将通过减少团队必须执行的编码量和增强数据分析师的能力来降低实现成本。

异常检测

依靠人工智能发现不寻常的模式

并非总是可以定义业务规则来在数据处理管道的每一步强制执行数据质量。AI支持的异常检测自动化了数据质量，并帮助以最小的工作量将其扩展到数千条数据管道。从基本的统计过程控制到深度学习算法，人工智能实时学习相关数据剖面，发现隐藏的缺陷或异常模式。丰富的用户界面有助于调整和监控数据质量指标和配置文件，使数据科学家能够更深入地了解数据。

数据一致性检查

确保与系统或记录的一致性

数据质量差通常是由数据摄取问题引起的。常见问题包括数据丢失、损坏或过时。流接收和处理可能会增加由于错过事件而导致源数据不一致的可能性。在原始数据集和记录系统之间添加一致性和完整性检查可以在管道的早期提高数据质量，防止损坏进入系统。

自动校正和自愈

自动更正数据缺陷

在某些情况下，可以实现数据问题的自动更正。与检测数据损坏的业务规则类似，注入自动更正规则有助于自我修复并避免停机。

数据可观测性初学者工具包

Data Observability Starter Kit通过提供表格、结构化和非结构化数据的检查功能，简化了现代企业的数据质量培训。它包括通过无监督学习模型对空值/缺失值、统计分布、数据新鲜度、容量和异常检测进行内置质量评估。此初学者工具包可轻松集成到数据平台和现代数据仓库中，确保快速上市，以监控所有数据类型的数据质量。

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使用我们的数据质量初学者工具包更快地推向市场

我们帮助Fortune-1000家公司在最苛刻的数据平台上提高了数据质量。这包括存储5 PB以上数据的平台，每秒处理数十万个事件，跨越数千个数据集和数据处理作业。这为我们提供了开发一整套数据质量管理工具的专业知识，作为初学者工具包开发的一部分。初学者工具包基于开源云计算技术栈，不依赖于基础设施，能够在AWS、谷歌云或微软Azure中部署。它与Hadoop和基于Spark的数据湖以及Apache Airflow编排进行了最佳集成，还支持与基于SQL的数据源进行现成集成，并与任何其他分析数据平台、数据仓库、数据库和ETL集成。