erwin Data Quality

可靠、可信赖的数据要求组织对数据质量洞察的可见性，并且需要高度集成且增强的数据质量工具来确保数据质量保持较高水平。erwin Data Quality可确保组织能够更好地查看和理解数据质量，并且能够通过自动数据分析和数据质量评分、使用者友好的数据质量发现以及跨平台数据可观察性和警报分类来提高数据质量。利用erwin确保您的数据可信赖且为AI做好准备。

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AI需要可靠的数据和可信赖的模型

了解集成的数据质量和可观察性如何支持AI监管

建立数据信任并确保数据为AI做好准备

erwin Data Quality是erwin Data Intelligence的一部分，提供集成、自动化的数据质量可见性和增强的数据质量工具，以支持数据和AI监管、增强数据信任并确保关键数据源具有可靠的质量。erwin Data Quality基于DQLabs增强数据质量平台并且在Gartner 2024增强数据质量解决方案魔力象限中获得认可，它利用存储在erwin Data Catalog中的元数据来自动进行数据分析和数据质量评估，从而生成在整个erwin Data Intelligence中广泛共享的数据质量评分。跨平台数据可观察性、警报分类和自学型平台功能与使用者友好的数据质量发现和质量问题管理相结合，使数据质量工程师、监管团队和业务利益相关者能够高效地协同工作，以确保高质量的数据管道。

选择智能集成的数据质量自动化

通过erwin Data Quality提升数据智能并管理整个数据质量生命周期。将数据智能、自动化和集成的现代化增强数据质量平台与便于访问的数据质量工具相结合，对您的最关键数据源自动执行数据分析、质量评分、持续质量监控、问题响应和数据补救。确保提供可靠的数据以用于AI，提高数据质量，降低运营成本和风险，以及扩展企业内的数据质量可见性，从而指导有关数据使用的决策并促进数据信任。

元数据驱动的数据质量评估

自动化数据发现和分析

面向一切的数据质量可见性

跨平台数据可观测性

使用者友好的数据质量发现

数据行为分析

数据补救工具

数据补救协作

数据质量控制板

轻松连接数据源

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数据质量可见性

通过为数据质量利益相关者提供专用的控制板以及在整个erwin Data Intelligence中集成的数据质量评分，提高对源数据质量的可见性和理解。在数据目录、数据沿袭和思维导图中以及进行影响分析时，均可查看数据质量分数。数据质量分数也可以在erwin Data Marketplace自动数据价值评分中用作一个分量。

数据分析

利用数据目录元数据开始对新数据源进行质量评估。然后使用erwin Data Quality中支持AI/ML的自动发现和分析功能来检测数据模式，并自动生成数据质量评分。在整个erwin Data Intelligence中共享且易于理解的数据质量分数可以指导IT、数据监管团队和业务用户进行数据使用和数据质量提升工作。

使用者友好的数据质量发现

利用与在线消费者购物网站中类似的搜索和过滤功能来探索数据质量。通过数据质量分数、警报、域、应用程序等来查看资产、表格、视图、属性、报告及更多过滤内容，从而快速地精准找到所需的信息。

跨平台数据可观测性

通过持续监控支持AI使用的主要数据源和关键数据集的跨平台数据可观测性，确保数据的可靠性。开箱即用的质量措施和分析期间的自动部署，结合无代码的高级异常检测，可在数据超出可接受的阈值时提醒您。因此，您可以快速对警报分类并对问题采取相应的措施。自我学习平台功能会根据您的警报响应改进质量措施，实现高效的未来监控。

数据补救

利用数据补救工具（包括参考或基于ML的管理和解析规则）来智能地清理和丰富不良数据。根据需要与其他第三方清理和丰富解决方案相集成。生成编码脚本以用于ETL和其他数据管道管理工具，从而加快问题解决速度。

数据质量协作

通过评分、可视化和控制板提高数据质量素养。使用对话工具和内置的问题跟踪功能来支持协作，从而提高数据质量。通过电子邮件、Microsoft Teams、Slack、JIRA和ServiceNow发送警报通知并扩展问题工作流程。让利益相关者参与并共同致力于数据质量计划。

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集成数据质量的价值

在改进业务成果、减少运营成本和降低总体风险方面，高质量数据对于企业至关重要。企业希望增强的集成数据质量和可见性功能，以便IT、数据监管团队和业务用户都能够确保适当地使用数据和建立数据信任。

Stewart Bond 集成数据质量的价值

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