2020年眼看着已经过了一半了要，各种年中工作汇报也火热展开了，给领导汇报工作时，你是否对报告的基础数据质量产生过担忧，担心质量不达标呢？
Collibra 一项调查发现，45% 的数据使用者称其报告基于的数据半数以上质量不够理想。
Gartner 2016 年的一项研究发现，由于数据质量差，受访组织平均每年将损失 970 万美元。
大数据时代数据的核心不是“大”，而在于“有价值”，而有价值的关键在于“质量”。
但现实是，数据往往存在很多问题。
如果想要真正的实现以数据驱动，数据的质量将会是重中之重。
数据科学家和分析师可能有多达 80% 的时间花在清理和准备数据上。(TechRepublic)
如何帮助数据科学家和分析师快速获取到有质量的数据，并将其转化为有价值的决策依据，就是我们亿信华辰的数据质量管理平台EsDataClean一直努力的方向。
接下来我们来看看，亿信家族数据质量管家EsDataClean如何帮助我们的客户更高效的管理自己的数据质量。
1. 定义数据验证方法
EsDataClean提供十三种秘密武器，基本覆盖目前数据质量相关问题，全可视化定义模式，极大的降低了数据质量管理的门槛。
2. 发现数据质量问题
灵活定义多模型质检方案，多点监测、多模型质检方案，高效调度，并发和串行处理相结合，性能高效，只需2分30秒，便可完成20条规则百万级数据的质量检查。
3. 根据所觉察的业务影响，发起数据质量问题修正详细细致的质量监控界面。
多方位的修正流程，设置例外、例外审批、发起整改。
设置例外
（例外审批）
（发起整改）
4. 报告差异的解决状态并保持跟踪
内置数据分析引擎，质检分析报告，实时可视化呈现对质检结果的状态和分析，同时支持客户扩展定制，充分利用了BI工具的分析展现能力。
有了数据质量的助力，想必大家会对自己汇报的数据更加有信心！
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