• 运营商大数据应用下半场:从数据数量到数据质

    2019-05-23 16:12:37

    电信运营商拥有多年的数据积累,拥有诸如财务收入、业务发展量等结构化数据,也会涉及到图片、文本、音频、视频等非结构化数据。从数据来源看,电信运营商的数据来自于涉及移

      电信运营商拥有多年的数据积累,拥有诸如财务收入、业务发展量等结构化数据,也会涉及到图片、文本、音频、视频等非结构化数据。从数据来源看,电信运营商的数据来自于涉及移动语音、固定电话、固网接入和无线上网等所有业务,也会涉及公众客户、政企客户和家庭客户,同时也会收集到实体渠道、电子渠道、直销渠道等所有类型渠道的接触信息。

      海量的数据一方面为运营商带来大量的信息资产,另一方面无用数据、干扰数据也呈现指数级增加。数据质量的好坏直接关系到信息提供的准确程度。数据质量问题得不到有效解决,数据资产将不能有效反映企业运营和市场事实,经营决策将失去可靠依据。因此,围绕企业大数据的生命周期,实现对关键数据的全过程质量监控尤为重要。

      浩鲸科技大数据解决方案通过数据质量评估体系建设、落实质量检测分析与监控、建立持续改进的工作机制,实现数据质量控制的全面性、可控性、可度量性、可迅速定位和有效解决质量问题,对数据质量隐患主动发现。

      内置几十种质量测评技术,包括数据的出数时间及时性、出数区间及时性、主键重复、非空判定、取值范围、总数一致性、求和一致性、字段明细一致性等,满足各类业务数据的检测规则的定义;通过插件模式进行灵活扩展,适应企业当下及未来的数据质量管理需求的变化。

      问题产生后动态均衡派单、告警;问题处理全过程通过系统进行可视化透明跟踪;问题处理的经验经归纳、提炼、总结,形成质量知识,沉淀到知识库进行共享。

      通过数据统计分析、可视化数据透视分析等技术,自动生成质量分析视图、数据质量报告和数据问题处理效率,协助用户对问题数据进行质量分析,为用户进行有针对性的质量改进提供有力支撑。

      2018年数据质量管理系统在广西电信上线,每天智能自动发现及处理99%以上的数据质量问题,有效提升数据可信和可靠度;由于产品高度自动化,降低运维人力投入,大大缩短管理周期,有效降低60%的数据管理成本,为干净高品质的数据资产保驾护航。

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