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什么是数据质量?

数据质量是确定决策所使用的数据是否可靠的一个基本考量因素。 

数据是宝贵的资产,必须对其在企业内的移动进行管理。随着信息来源越来越多、种类越来越丰富、监管合规计划越来越集中,以一致、可信且可重复使用的方式集成和访问不同来源信息的需求也变得至关重要。 

IBM 数据质量解决方案可以帮助您及时发现收入商机,满足法规合规要求,响应客户问题。

了解 IBM 为何在Gartner 数据质量工具魔力象限中被评为领导者。

特点

Act on a trusted view icon

根据可信的视图采取行动

可信的视图中提供了有关客户的所有可用而且有意义的信息。它可以帮助您准确找到目标客户,进行交叉销售和追加销售,同时还能监管数据。

Accelerate data governance icon

加速数据治理

提高数据质量,创建关键实体的主视图,管理多样化数据的整个生命周期。由此可以减少实施关键计划所需的时间和成本,最大程度实现投资回报。

Modernize systems with consolidation icon

通过整合实现系统现代化

整合应用,淘汰过时的数据库,对系统进行现代化改造。自动执行业务流程,节省成本。

关注焦点

了解 IBM InfoSphere Information Server V11.7 新增功能

IBM InfoSphere® Information Server 具有一系列新功能,可以进一步提升其整体功能。

  • 用户界面现代化与整合
  • 数据湖管理和运行时改善
  • 连接性增强
  • 平台现代化和简化

产品

IBM InfoSphere Information Server for Data Quality

丰富的功能可以帮助企业持续清理数据,监控数据质量,帮助将数据转化为可信信息。

IBM InfoSphere QualityStage®

帮助创建和维护企业数据实体(如客户、位置、供应商和产品)的准确视图

IBM BigQuality

为 Hadoop 大数据存储集群提供一组丰富的数据质量、概要分析、清理和监视功能

IBM InfoSphere Information Analyzer

提供数据评测和分析,用于准确评估数据的内容和结构,确保一致性和高质量。

资源

数据质量计划入门

通过 InfoSphere Information Server,企业可以灵活应对最初的数据质量问题,确保随着时间的推移,数据质量稳步上升。

IBM InfoSphere Information Server for Data Quality

了解数据及其关系。持续分析和监视数据质量,清理和匹配数据以确保质量和一致性。

实现数据质量评估自动化

IBM Information Analyzer 提供自动采集、自动项目分配和自动质量规则创建功能,确保为数据湖添加资产这一过程高质量完成。

使用机器学习来构建可信数据

了解 IBM 如何利用深度分析和机器学习,确保获得更好的数据结果。

客户成功案例

Localiza 希望更深入地了解其汽车租赁和销售业务部门的客户互动情况,以帮助明确改善服务和提升销售的机会。

为了在五年内实现不动产投资组合价值翻一番的目标,QuadReal 的决策者需要及时、准确地从分散在多个不同源系统中的投资组合数据中获得洞察。

相关产品

IBM InfoSphere Information Server

高级端到端数据集成平台,帮助您清理、监控、转换和交付可信数据

IBM InfoSphere Information Governance Catalog

企业数据目录,支持用户创建、管理和共享通用业务语言,并查找、理解和分析信息

IBM InfoSphere 主数据管理

为单个或多个领域(包括客户、供应商、产品、帐户等)管理主数据

安排一对一会议

与思想领袖、杰出工程师和统一监管与集成专家会面,了解他们如何与数以千计的客户合作,构建制胜的数据、分析和人工智能战略。