糟糕的数据会导致糟糕的决策。

这就是为什么数据质量对于成功使用数据至关重要。为了确保质量,现代公司通常依靠数据质量政策和规则来尽快预测、预防和解决问题。然而,如果没有正确的工具集,配置和管理数据质量策略和规则可能会非常耗时且令人筋疲力尽——尤其是对于处理广度和深度数据的组织而言。 

以下是HK-Torch如何利用先进的机器学习和 AI 来加速数据质量策略和规则的创建。

从数据资产的自动配置文件开始

如果没有适当的上下文,几乎不可能为数据资产(尤其是具有数百列数据的数据资产)创建质量规则。HK-Torch 自动分析您的数据并提供交互式统计摘要。 

HK-Torch 中直观的图表和图形为理解您的数据提供了急需的上下文。此外,正如我们将在下一节中看到的,使用 HK-Torch 分析您的数据为有效创建数据质量策略和规则建立了基线。

使用数据质量建议简化策略和规则创建工作流程

分析您的数据后,HK-Torch 可以开始提出基于 AI 的建议,以简化数据质量策略和规则的创建。在以下示例中,HK-Torch 识别出列中的数据应该是二进制的(“yes”或“no”)并且没有空值。只需单击推荐的规则即可将其添加到您的数据质量策略中。

Null 值只是 HK-Torch 中可用的一种数据质量规则定义。根据您的数据资产,HK-Torch 还可能会推荐其他数据质量规则,例如:

在 HK-Torch 中,过去需要花费数小时的艰苦努力完成的事情,现在只需几分钟(只需点击几下)即可完成。

将数据质量策略配置为按预定义的计划运行也很容易。而且,如果您需要查看、编辑或删除您的数据质量政策,只需点击几下即可。

用户甚至可以选择接收有关规则执行事件的电子邮件或 Slack 通知。

认识新数据质量助手

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继续阅读有关数据质量和可靠性的HK-Torch。

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