数据治理服务

人们常常抱怨“数据丰富、资源匮乏”,利用数据治理服务提升结构化、非结构化、半结构化数据的质量和可用性,从而使各类型数据具有高可用性、高融通度、针对性强等特点,则可解决以上问题。

数据治理服务采用统计方法、数据挖掘方法、模式规划方法等技术路线和清洗、ETL工具,通过将多源异构数据移植、清除数据中的错误和不一致、填补缺失数据、增加补充数据、解决元数据重复问题、元数据分解和重组。针对元数据集清洗、校核、血统分析、影响分析,形成具有精准性、完整性、一致性、有效性、唯一性的元数据仓库。

通过行业、用户特征和需求运用数据集成、数据融通、人工智能、分析建模等技术,形成多维度、多测度的高质量应用型数据仓库。并且按照具体的数据应用场景对数据进行关联挂接、标准转换、脱密脱敏、数据追溯、数据挖掘、机器学习、可视化展示等运用。


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