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IBM 的数据质量解决方案

可信的数据是良好业务决策的基础。 IBM 提供的数据质量解决方案有助于优化数据质量的多种关键维度:准确性、完整性、一致性、及时性、有效性和唯一性。

这些强大的数据质量工具可助您 识别、理解和纠正数据缺陷,进而推动更好的决策制定和治理。

DataOps 可确保数据质量得到保护,从而实现整个业务就绪数据管道中的所有业务目标。 通过实施 IBM 的数据质量解决方案,企业可以增强数据完整性,从而充分利用信息资产。

了解 IBM 为何能在《2022 年 Gartner Magic Quadrant 数据质量解决方案》中荣膺领导者这一殊荣。
数据质量的优点 依据可信的视图采取行动

治理数据,并精确锁定目标客户,以进行交叉销售。

支持数据治理

在整个数据生命周期中管理多种多样的数据,并优化投资回报率。

实现系统现代化

整合应用程序并实现流程自动化,从而降低成本。

数据质量工具 将数据转化为可信的信息

将数据转化为可信的信息。 持续清理数据并监控数据质量。

创建和监控数据质量

获得并维护客户、位置、供应商和产品等实体的准确视图。

提高 Hadoop 数据质量

提供成组的丰富的数据功能,用于 Apache Hadoop 大数据存储集群。

智能数据编目

查找业务数据,并对其进行管理、分类、治理、分析和共享。

实现数据和 AI 的智能自动化——探索下一代 IBM Cloud Pak® for Data。
后续步骤

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将数据转化为可信的信息

了解 IBM InfoSphere 如何持续清理数据并监控数据质量。

探索 IBM InfoSphere Information Server for Data Quality
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