数据质量诊断

商品详情

商品亮点

• 快：基于智能化的数据探查技术，提供远超于人工处理的效率
• 准：精准全面识别目标数据，及潜在的数据问题，为后续数据优化提供依据
• 省：基于SaaS的交付模式，节省大量人力投入及软件购买成本，实现定向数据问题处理
• 便：对无技术基础的人员非常友好，适用面广

商品说明

版本: V1.0	交付方式: 人工服务
适用于: Windows	上架日期: 2020-04-09
交付SLA: 5 自然日

一、产品参数
• 服务介绍：
本服务是基于平台的智能化数据探查技术，向企业用户及个人提供按需的、在数据安全保护前提下的快速数据质量诊断服务，为用户快速查找数据问题并进行跨表多维的深入分析，通过呈现数据剖析的结果，提示各种包括常识中未能觉察的数据异常和问题，并形成数据诊断报告，为用户进行数据问题分本原因分析及制定措施进行数据纠错和预防错误提供基础。

二、适用行业：
适用于需要处理大量数据的企业
金融/医疗/制造/电商/零售/交通/能源/政府等各领域

三、产品详情
1、数据质量诊断典型应用场景

• 人工低效处理难以满足业务需求
企业数据来源复杂，各系统存在从值到数据设计格式、数据结构设计不一致，问题数据字段设计冗余，且数据管理工作由技术人员自写代码进行数据质量诊断，耗时耗力且成效不佳，难以跟上业务高速发展对数据的高质量要求。

• 数据问题导致营销活动屡屡失败
在进行营销活动时，由于客户数据重复、缺失、错误，对客户数据掌握不完全，营销信息无法触达有效客户因而营销效果差强人意，与期望大相径庭，而传统人工排查数据问题不仅工作量大，且数据问题反复查找却总是无穷尽。

• 企业数据无法支撑业务分析决策
数据常常出现问题但数据错误发现不及时，只能业务部门发现问题后再人工处理，且无法高效完整发现问题根源，延迟问题解决，影响业务分析决策，而现有技术能力又无法解决异常数据问题，公司的 IT 及统计部门不停被此类问题困扰。

四、数据质量诊断能为你提供什么服务

（一）数据基础诊断

1、适用对象
本服务主要适用于大部分业务部门，如销售部、客服部、市场部等，业务人员与技术人员均可使用。

2、服务描述
• 数据完整度分析。这项分析将对所有字段的空值记录及比例，以助发现数据不完整的问题，启示诸多数据统计分析不准确的问题根源；

• 数据一致性分析。此项分析将从一致性的角度发现数据问题，并帮助技术人员找到数据的内在规律与规范启示，以助于重新建立数据规范并快速调整整理数据。

• 数据内容分析。此项分析将深入通过对比数据具体值的内容，发现与启示异常数据，助于快速找到数据问题，并能定位到具体的问题数据。

3、诊断问题示例
• 如是否所有客户联系方式都是有效值，否则将影响销售与市场营销的正常进行。

• 如计算销售客单平均值时，是否所有的金额都有值，或者所有值都是数字型，否则影响统计的结果的准确性。

4、服务交付
数据质量诊断报告


（二）数据高级诊断

1、适用对象
本服务主要适用于数据问题复杂的公司或者部门，主要推荐技术人员以及数据类专业处理人员使用。

2、服务描述
（1）设计遵从度分析
数据表结构分析。此功能可对已经遗失的数据设计文档的系统追溯表结构设计的逻辑，可借助于检验的结果推导、重塑或修正数据表结构的设计，供开发人员参考与使用；

（2）数据关系分析：
• 依赖分析。此功能有助于找到常规方法下数据之间难以发现的隐藏问题；

• 主键分析。此功能适用于如针对不同系统或数据源的整合，存在规则不同而出现相同编码的情况，需要重新设定主键时；或从不同源头过来的数据，在数据不完整的情况下，可以通过主键分析来确定主键。供开发人员参考与使用；

• 联接分析：此功能通过联接分析将找到应存在但缺失的问题数据，从而提示修正设计或补全数据。

3、诊断问题示例
• 如大量订单数据中，销售数量与金额字段存在不匹配的情况；

• 如标示性别的字段中，一列用01表示，一列用英文表示，依赖分析可发现不一致的数据问题；

• 如衣服的男装女装编码中，可以找出性别与服装编号类别不区配的问题数据。

4、服务交付
数据质量诊断报告

商品定价

规格	SKU名称	数量值	单价
基础版：20个字段以内（≤200W条数据）	/	/	2,000.00元/次
基础版：20个字段以内（200W+条数据）	/	/	3,000.00元/次
基础版：20-50个字段（≤200W条数据）	/	/	4,000.00元/次
基础版：20-50个字段（200W+条数据）	/	/	6,000.00元/次
基础版：50-100个字段（≤200W条数据）	/	/	8,000.00元/次
基础版：50-100个字段（200W+条数据）	/	/	9,000.00元/次

用户案例

某保险企业

•        业务背景：随着业务扩张，数据体量日益庞大，基于数据实施的业务开始接连不断地遇到瓶颈，业务部门空有大量数据却无法充分利用数据资产推动业务销售；数据也常常出现问题但数据错误发现不及时，用时才发现，且无法高效完整发现问题根源，延迟问题解决，影响业务分析决策。
•        实施方案： 通过数据质量诊断和清洗优化代理人数据质量；并基于优质数据建立客户单一视图进行全方位分析；
•        业务效益：清楚了解数据问题及源头，有针对性地进行数据优化和产品、业务模型改进；基于数据问题的建议，更清晰制定单一客户视图、用户标签体系及精准营销长远规划；快速解决数据诊断问题，大大节省战略规划实施的时间和成本。

某电商企业

•        业务背景：目前积累的用户信息，订单信息，物流信息等数据已经非常庞大，而内部仍然依附于天猫既有的服务系统加人工分析的方式处理相关业务；当前企业数据管理模式已不能满足业务需求。
•        实施方案： 通对用户数据进行有效快速的清洗后，建立业务规则； 形成多维用户画像，配合营销团队提取不同维度用户信息；
•        业务效益：把原来杂乱无章的数据整理成有效数据，并充分利用数据信息，实现数据价值变现，帮助提高数据精准度； 基于准确的数据形成360°用户画像，实现精准营销；用户体验的同时，也提高了营销转化率；减低人力与时间成本，提高整体运营效率。

某医疗公司

•        业务背景：产品流向数据来自各个不同渠道商系统并由公司销售收集录入，涉及到的医院名称多种多样毫无标准；需处理数据量大，来源复杂，数据结构不统一，数据质量不高，数据规则未系统整理等问题，而人为进行数据处理成本高、耗时长、效果难以保障。
•        实施方案：将来自各个数据源的流向表进行合并与数据标准化；将流向表与库存表进行自动匹配；通过数据处理自动发现部分业务规则，结合该客户的特定业务需求为其维护一套标准且完整的业务规则库用以自动化的数据处理。
•        业务效益：快速完成数据准备工作，大大减少人工及时间成本；自动且快速发现业务规则，不仅处理速度更快，且准确性完整性上更有保障；及时准确地匹配数据并助力后续的业务分析，有效提升核心数据的价值。

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