数据现代化解决方案
启用企业级数据质量
用可信的数据连接和授权您的员工
快速识别和修复数据质量问题
检测数据质量问题，并在它们成为问题之前解决它们。为数据团队提供他们需要的可见性，以便在潜在的质量问题之前保持领先。
构建高质量的数据管道和数据产品
将团队聚集在一起管理数据管道和产品。在DataOps过程的每个步骤安装质量检查。
建立对数据的信任
将数据质量工作集中在业务关键信息、指标和kpi上。将数据治理标准转换为数据质量规则，以确保您的业务获得完整、一致和准确的信息。
保持大规模的遵从性
审查和激活数据政策和质量规则。持续监控数据的完整性、及时性、准确性和有效性，以确保整个组织的遵从性。
降低迁移数据的风险和成本
在任何迁移项目之前清理和治理数据。使用您可以使用和依赖的高质量数据无缝过渡到迁移后。
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基本元数据管理
通过一个平台在企业中捕获、协调和管理元数据。快速连接团队以提高数据质量和可用性。
支持ml的数据质量
减少50-70%的手动规则编写和维护工作。自动分类物理数据并大规模添加业务上下文。
主动监控和异常检测
自动发现数据漂移、异常值、模式和模式更改，以降低风险并改进业务决策。
直观的、可配置的工作流
当数据质量分数下降时，与正确的数据所有者启动补救工作流程，以快速解决问题。
端到端自动化数据沿袭
跟踪整个生命周期的数据移动。帮助数据质量团队缩小根本原因调查的重点，并确定问题的优先级。
水平和垂直可伸缩性
随着业务的增长，在大型和不同的数据库、文件和流数据中扩展数据质量。为所有数据源的数据质量提供一个单一的窗口。
数据屏蔽
在执行数据质量检查时，识别并自动屏蔽敏感信息以保持合规性。
数据所有权和管理
通过确保关键数据元素的治理，建立数据问责制并提高可信度。
客户成功
25％
一家领先的全球投资银行节省了建立新的数据质量规则所需的25%的时间和资源，并避免了七位数的监管罚款。亚博 在线
2000 h
一家美国顶级医疗保险公司通过验证不同存储系统之间的数据完整性，在云数据迁移过程中节省了2000个小时。
1.7美元
一家全球顶级金融服务公司自动化数据质量政策和规则，节省超过170万美元。
建立信任和你可以信任的数据。两者都能让你做出更明智的决定。
用你可以信任的数据推动更好的决策。让数据质量成为治理策略的关键部分。利用机器学习和自动化策略来发现数据错误并快速修复质量问题。
问卷调查
进行数据智能评估，看看你和你的同龄人相比如何
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如何成为数据质量专家
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什么是数据质量?为什么它很重要?
