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采石磯數(shù)據(jù)質(zhì)量基礎系統(tǒng)：解決 數(shù)據(jù)治理 難題，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量
在當今數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)發(fā)展的重要資產(chǎn)。然而，由于數(shù)據(jù)來源的多樣性和數(shù)據(jù)處理的復雜性，企業(yè)在數(shù)據(jù)質(zhì)量方面面臨著諸多挑戰(zhàn)。為了幫助企業(yè)解決這些問題，采石磯數(shù)據(jù)質(zhì)量基礎系統(tǒng)應運而生。
采石磯數(shù)據(jù)質(zhì)量基礎系統(tǒng)是一款提供基于規(guī)則自動發(fā)現(xiàn)和執(zhí)行的一站式數(shù)據(jù)質(zhì)量解決方案。它能夠幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，將數(shù)據(jù)的真實價值轉(zhuǎn)化為業(yè)務價值，支撐更多元化的業(yè)務拓展。
政務領域是一個典型的應用場景。在城市疫情防控中，政務網(wǎng)格數(shù)據(jù)具有很強的實時性要求。然而，由于實操錄入和技術等層面的限制，導致數(shù)據(jù)更新周期長，網(wǎng)格中存在大量陳舊數(shù)據(jù)，同時還存在著統(tǒng)計遺漏、不準確等情況。這些問題容易導致在疫情期間相關防疫政策制定效果產(chǎn)生偏差，增大了基層防疫治理的難度，耗費大量人力物力財力。采石磯數(shù)據(jù)質(zhì)量基礎系統(tǒng)通過對原始數(shù)據(jù)進行特征工程和規(guī)則挖掘，成功找出了遺漏人口數(shù)、冗余人數(shù)和重復人數(shù)，數(shù)據(jù)的準確率超過91%。
銀行領域也是一個典型的應用場景。在銀行信用卡中心，每筆信用卡賬單都需要與客戶地址進行比對，以確保地址的一致性。然而，由于發(fā)卡時錄入信息為手寫，其地址易寫少、寫錯，抑或描述多樣、格式不一，導致語義分析困難。傳統(tǒng)的匹配方法錯誤率高達19%，嚴重影響工作效率。采石磯數(shù)據(jù)質(zhì)量基礎系統(tǒng)通過ner和地址補全策略，對各級地址信息進行命名實體識別和分段匹配，降低了地址匹配模型的復雜度。項目實現(xiàn)了客戶家庭地址識別，無效確認量降低至此前的2.3%；在100萬數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)了69385條錯誤數(shù)據(jù)，準確率從81%提升至97.7%，業(yè)務員相關工作量縮減80%。
物流領域也可以受益于采石磯數(shù)據(jù)質(zhì)量基礎系統(tǒng)。在某物流企業(yè)的業(yè)務場景中，存在著數(shù)量巨大且種類豐富的各種報表，而大部分報表由于多次拼接及復用導致血緣關系復雜且不清晰，存在著較大的管理難度。部分報表信息中存在由于人工操作、系統(tǒng)限定標準不一致等導致的信息不準確以及信息之間不一致的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，這些問題都會影響后續(xù)數(shù)據(jù)的運用與挖掘。采石磯數(shù)據(jù)質(zhì)量基礎系統(tǒng)通過自動探查分析和內(nèi)容一致性比對，成功識別了客戶海量數(shù)據(jù)表中相關聯(lián)字段，準確率達到了85%以上。并且通過核心算法和機器學習的結合，將一致性異常的數(shù)據(jù)從海量數(shù)據(jù)中提取出來，提升了客戶數(shù)據(jù)的質(zhì)量。
綜上所述，采石磯數(shù)據(jù)質(zhì)量基礎系統(tǒng)是一款能夠幫助企業(yè)解決數(shù)據(jù)質(zhì)量難題的強大工具。無論是在政務領域、銀行領域還是物流領域，它都能夠提供一站式的數(shù)據(jù)質(zhì)量解決方案，幫助企業(yè)提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，將數(shù)據(jù)的真實價值轉(zhuǎn)化為業(yè)務價值，支撐更多元化的業(yè)務拓展。
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