本文由AI智能模型生成，在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，訓(xùn)練NLP文本生成模型，根據(jù)標(biāo)題生成內(nèi)容，適配到模板。內(nèi)容僅供參考，不對(duì)其準(zhǔn)確性、真實(shí)性等作任何形式的保證，如果有任何問(wèn)題或意見，請(qǐng)聯(lián)系contentedit@huawei.com或點(diǎn)擊右側(cè)用戶幫助進(jìn)行反饋。我們?cè)瓌t上將于收到您的反饋后的5個(gè)工作日內(nèi)做出答復(fù)或反饋處理結(jié)果。
采石磯數(shù)據(jù)質(zhì)量基礎(chǔ)系統(tǒng)：解決 數(shù)據(jù)治理 難題，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量
在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)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(lái)源的多樣性和數(shù)據(jù)處理的復(fù)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(wèn)題，采石磯數(shù)據(jù)質(zhì)量基礎(chǔ)系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。
采石磯數(shù)據(jù)質(zhì)量基礎(chǔ)系統(tǒng)是一款提供基于規(guī)則自動(dòng)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(wèn)題，將數(shù)據(jù)的真實(shí)價(jià)值轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)價(jià)值，支撐更多元化的業(yè)務(wù)拓展。
政務(wù)領(lǐng)域是一個(gè)典型的應(yīng)用場(chǎng)景。在城市疫情防控中，政務(wù)網(wǎng)格數(shù)據(jù)具有很強(qiáng)的實(shí)時(shí)性要求。然而，由于實(shí)操錄入和技術(shù)等層面的限制，導(dǎo)致數(shù)據(jù)更新周期長(zhǎng)，網(wǎng)格中存在大量陳舊數(shù)據(jù)，同時(shí)還存在著統(tǒng)計(jì)遺漏、不準(zhǔn)確等情況。這些問(wèn)題容易導(dǎo)致在疫情期間相關(guān)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(fèi)大量人力物力財(cái)力。采石磯數(shù)據(jù)質(zhì)量基礎(chǔ)系統(tǒng)通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)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(fù)人數(shù)，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確率超過(guò)91%。
銀行領(lǐng)域也是一個(gè)典型的應(yīng)用場(chǎng)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(jìn)行比對(duì)，以確保地址的一致性。然而，由于發(fā)卡時(shí)錄入信息為手寫，其地址易寫少、寫錯(cuò)，抑或描述多樣、格式不一，導(dǎo)致語(yǔ)義分析困難。傳統(tǒng)的匹配方法錯(cuò)誤率高達(dá)19%，嚴(yán)重影響工作效率。采石磯數(shù)據(jù)質(zhì)量基礎(chǔ)系統(tǒng)通過(guò)ner和地址補(bǔ)全策略，對(duì)各級(jí)地址信息進(jìn)行命名實(shí)體識(shí)別和分段匹配，降低了地址匹配模型的復(fù)雜度。項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)了客戶家庭地址識(shí)別，無(wú)效確認(rèn)量降低至此前的2.3%；在100萬(wàn)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)了69385條錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確率從81%提升至97.7%，業(yè)務(wù)員相關(guān)工作量縮減80%。
物流領(lǐng)域也可以受益于采石磯數(shù)據(jù)質(zhì)量基礎(chǔ)系統(tǒng)。在某物流企業(yè)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，存在著數(shù)量巨大且種類豐富的各種報(bào)表，而大部分報(bào)表由于多次拼接及復(fù)用導(dǎo)致血緣關(guān)系復(fù)雜且不清晰，存在著較大的管理難度。部分報(bào)表信息中存在由于人工操作、系統(tǒng)限定標(biāo)準(zhǔn)不一致等導(dǎo)致的信息不準(zhǔn)確以及信息之間不一致的數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，這些問(wèn)題都會(huì)影響后續(xù)數(shù)據(jù)的運(yùn)用與挖掘。采石磯數(shù)據(jù)質(zhì)量基礎(chǔ)系統(tǒng)通過(guò)自動(dòng)探查分析和內(nèi)容一致性比對(duì)，成功識(shí)別了客戶海量數(shù)據(jù)表中相關(guān)聯(lián)字段，準(zhǔn)確率達(dá)到了85%以上。并且通過(guò)核心算法和機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合，將一致性異常的數(shù)據(jù)從海量數(shù)據(jù)中提取出來(lái)，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(chǔ)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(qiáng)大工具。無(wú)論是在政務(wù)領(lǐng)域、銀行領(lǐng)域還是物流領(lǐng)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(shí)價(jià)值轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)價(jià)值，支撐更多元化的業(yè)務(wù)拓展。
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