데이터 품질에는 데이터 품질 관리와 데이터 거버넌스의 두 가지 주요 방향이 포함됩니다. 데이터 품질 관리는 기업의 데이터 요구를 충족시키기 위해 다양한 업무 활동으로 인한 데이터를 규범적으로 저장한 다음 ETL 방법을 통해 처리한 후 다양한 소스 데이터를 데이터 웨어하우스에 균일하게 저장하는 프로세스입니다. < P > 1, 데이터 품질 관리 < P > 데이터 품질 관리는 단기간에 데이터 처리, 데이터 품질 향상을 위한 도구도, 데이터 클래스 기술도 아니고 소프트웨어 시스템도 아닌 장기 순환 지속적인 관리 활동 시스템으로 방법론, 비즈니스 및 관리를 포함하는 데이터 클래스 기술 솔루션입니다.
1. 데이터 계획 < P > 기업 경영진은 먼저 데이터 품질 관리 시스템의 최상층 설계를 확정하고 사고 방향에서 기업 문화를 데이터 중심 문화로 바꾼 다음, 데이터 사양을 미리 만들어 기업의 KPI 지표에 통합하고 상벌 제도를 이용해 직원을 감독하고, 데이터를 기업의 초석으로 세워야 한다.
2. 데이터 저장소 < P > 는 비즈니스 인텔리전스 BI 를 배치하고, 기업이 원래 가지고 있던 비즈니스 정보 시스템 및 기타 소스의 데이터를 데이터 웨어하우스에 통합 연결한 다음 ETL 프로세스를 통해 처리하면 기업의 데이터 품질이 빠르게 향상됩니다.
데이터 시각화-할당 가능한 데이터 비즈니스 인텔리전스 BI
3,
데이터 분석가는 할당 가능한 데이터 BI 의 시각화 분석 기능을 통해 차트에서 직접 데이터 웨어하우스를 취합하고, 프로세스를 자동화하고, 추가 간섭을 방지하고, 연계, 드릴 등의 기능을 통해 차트 간 상호 작용을 가능하게 하여 시각화 분석 보고서를 심화시킬 수 있습니다
4. 폐쇄 루프 < P > 업무 활동을 형성하여 데이터를 생성하고, 분석가는 데이터를 이용하여 업무 추세를 판단하고, 보조 관리자가 업무 발전에 대한 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 이처럼 끊임없이 최적화된 폐쇄 루프 프로세스에서는 데이터 품질이 지속적으로 향상되어 엔터프라이즈 데이터를 극치로 구체화하여 변화를 일으킬 것입니다. < P > 둘째, 데이터 거버넌스 < P > 데이터 거버넌스는 데이터 품질을 향상시키는 수단이며, 마지막으로 비즈니스 자체로 돌아가 착지를 달성해야 합니다. 기업의 경우 비즈니스 활동을 정량화하고 데이터 형식으로 표시할 수 있는 것은 디지털 시대의 현대 기업의 중요한 상징입니다. < P > 데이터 시각화-데이터 비즈니스 인텔리전스 BI
데이터 거버넌스의 목표는 실제로 비즈니스 데이터의 품질을 지속적으로 향상시키고 데이터의 신뢰성을 높이며 오류 누출을 줄이는 것입니다. 기업 관리자에게 데이터는 기업의 전반적인 발전 상황을 이해하는 가장 중요하거나 유일한 채널입니다.
데이터 거버넌스의 목표는 효율성을 최적화하는 것뿐만 아니라 의사 결정 발전과 관련된 기업 발전의 열쇠입니다. 이를 통해 데이터 거버넌스의 목표를 초기에 결정할 수 있습니다.
무결성: 비즈니스 프로세스를 표준화하고 데이터베이스 데이터 모델을 개선합니다. < P > 정확도: 데이터 품질 평가 기준을 높이고 상벌 제도를 수립합니다. < P > 적시성: 데이터 스토리지 인출 시간을 최적화하고 데이터 수집 분석 효율성을 높입니다.
일관성: 데이터 지표 시스템 파악, 데이터 및 비즈니스 대응 보장
고유성: 데이터베이스 데이터 중복을 방지하기 위해 데이터 쿼리 인덱스를 추가합니다.
할당 가능한 데이터 비즈니스 인텔리전스 BI 시각화 분석 플랫폼