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Data Quality

데이터를 검증하고 품질을 관리하는 솔루션입니다.
In today’s business environment, the true value of enterprise data comes from turning its data into actionable insights that support decision making. From Extract, Transform, Load (ETL) and big data solutions to data fabrics, DataStreams can help enterprises turn logs of data into meaningful insights, minimizing IT costs.

We provide a complete set of data management solutions as a unified infrastructure. From data integration and warehousing to a set of widely trusted data governance solutions, DataStreams powerfully resides over the whole spectrum of all data processes for consistent and trusted data use.

Data Quality Service QualityStream

데이터의 품질관리 및 지표관리를 통해 데이터가 사전에 정의된 규칙을 위반할 때
사용자에게 알려줌으로써 데이터 품질을 높은 수준으로 관리합니다

데이터 품질 분석

  1. 업무규칙(BR) 기반의 SQL을 활용하여 데이터 품질관리
  2. 데이터 프로파일링: 컬럼/날짜/패턴/중복/관계/코드 분석

품질 관리 지표 관리

  1. 데이터 품질지표(DQI) 관리
  2. 핵심품질항목(CTQ)관리

품질 분석 결과 관리

  1. 다양한 형태의 리포팅
  2. 오류데이터 실제 레코드 조회
  3. 분석결과에 대한 컬럼 별 테이블별 통계정보 조회

운영 관리

  1. 분석용 통합 환경 제공
  2. 다양한 소스 데이터에 연결
  3. 수행 담당자별/영역별로 다양한 분류 및 작업주기 등록, 스케줄링 관리

데이터기반 의사결정 지원

데이터 품질 관리를 통해 정확하고 일관된 데이터를 사용할 수 있으므로, 이를 기반으로 한 분석 및 의사결정 프로세스를 개선 합니다.

위험 감소

데이터 품질 관리를 통해 정확하고 일관된 데이터를 사용할 수 있으므로,
잘못된 데이터를 기반으로 한 의사결정이나 분석 작업으로 인한 위험이 감소합니다.

위험 감소

데이터 품질 관리를 통해 정확하고 일관된 데이터를 사용할 수 있으므로, 잘못된 데이터를 기반으로 한 의사결정이나 분석 작업으로 인한 위험이 감소합니다.

비용 절감

데이터 품질 관리를 통해 데이터 오류, 중복 데이터, 누락 데이터 등을 예방하고,
데이터 처리 및 분석 작업의 효율성을 높일 수 있으므로, 이를 통해 비용을 절감 합니다.

고객 만족도 향상

데이터 품질 관리를 통해 정확하고 일관된 데이터를 사용하여 고객 정보를 분석하고,
개인화된 서비스를 제공할 수 있으므로, 이를 통해 고객 만족도를 향상 합니다.

데이터 자산 가치 향상

데이터 품질 관리를 통해 데이터의 정확성, 일관성, 유효성을 유지할 수 있으므로, 데이터 자산의 가치 제고 할 수 있습니다.

Customer Success Stories

한국데이터진흥원

우리는 통합 데이터 안전지대 운영체계를 구축

KB국민은행

KB국민은행이 금융권 최초로 이용자를 구축

SK 그룹

데이터 거버넌스 기반 Data Lake 구축 컨설팅을 수행하여 효과적으로 다음을 수행했다…

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막연했던 데이터 관리와 비즈니스의 연계성 그리고 귀사에 필요한 제품과
Data관리로 컨설팅이 필요하시면 바로 연락주세요!
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