Data Quality Framework
Оценивает качество данных «на лету», предлагая исправления.
Предотвращает запись некачественных данных в системы Заказчика.
Производит поиск ошибок в данных по заданным правилам проверок.
Использует в проверках данные из внешних источников.
Формирует статистику по найденным ошибкам в данных.
Возможности сервиса Data Quality Framework
Позволяет настроить любые логические проверки без привлечения разработчиков
Выявляет ошибки в данных перед сохранением в операционное хранилище
Реализует поиск ошибок в существующих данных
Обеспечивает автоматические проверки данных
Возвращает бинарный результат проверки, коды качества, дополнительную информацию по найденным ошибкам
Вызывается из инстанса бизнес-процесса на этапе проведения проверок
Интегрируется в любую среду оркестрации
Проверяет объекты в памяти, без сохранения на диск
Группы автоматических проверок
Форматно-логический контроль
  • наличие обязательных реквизитов;
  • соответствие реквизитов заданной длине и маске;
  • соответствие реквизитов требуемым форматам — буквенно-числовые последовательности, непечатаемые символы, специальные символы.
Бизнес-проверки
  • проверки по внутренним справочникам;
  • проверки на соответствие НПА;
  • проверки на связность и непротиворечивость записей.
Проверки с использованием внешних источников
  • проверки по внешним справочникам;
  • проверки по данным из СМЭВ/НСУД;
  • проверки по данным из внешних ИС.

Модули расширения функциональности Data Quality Framework

Ontology Mining
  • анализирует данные и их структуру по логическим правилам;
  • формирует бизнес-модель предметной области в виде онтологии.
Master Data Management
  • ищет и сливает в «золотую запись» дубликаты;
  • определяет связи между объектами;
  • помнит историю изменений данных и умеет её восстанавливать.
Data Standartization
  • нормализует и обогащает данные;
  • приводит данные к единому виду; восстанавливает недостающую информацию;
  • присваивает данным коды качества с точностью 99,9%;
  • исправляет опечатки и сокращения.
Dictionary Building
  • составляет эталонные справочники из массива строковых значений, используя механизмы определения похожести строк;
  • присваивает коды эталонных; справочников записям, содержащим только справочное значение, в том числе по неточному совпадению.

Преимущества Data Quality Framework

  • 1
    Спроектирован для проверки данных — из базовых алгоритмов можно сконструировать любую логическую проверку.
  • 2
    Добавление новых проверок не влечёт за собой выпуск нового релиза сервиса.
  • 3
    Использует сложные алгоритмы проверок — может отличить ФИО от обычной строки, способен разобрать адреса из строк и сравнить их, реализует комплексные проверки идентификаторов ФЛ/ЮЛ/ИП.
  • 4
    Способен гибко масштабироваться при росте нагрузки.
  • 5
    Набор базовых алгоритмов легко расширяется за счёт модульной архитектуры сервиса.
  • 6
    Не зависим от предметной области, так как оперирует
    абстрактными объектами.
Стоимость
Стоимость программного обеспечения рассчитывается индивидуально и зависит от набора функциональных блоков и компонентов, которые приобретает заказчик.

Для получения более детальной информации и расчета стоимости свяжитесь с нами по адресу info@cleandata.ru
Бесплатный анализ ваших данных
За 3 дня развернем сервис на вашей базе, составим отчет о проблемах и расскажем, как повысить качество данных.

Если у вас остались вопросы или предложения по работе с Clean Data, нашим продуктам и услугам, мы с удовольствием обсудим их с вами.

OOO «Клин Дейта»
Российский разработчик программных продуктов для очистки, стандартизации и формирования эталонного профиля физических и юридических лиц в режиме реального времени.
ИНН: 9717110652
Якиманский переулок, 6с1, Москва, 119049
8 800 250-19-17
info@cleandata.ru

Политика конфиденциальности
Политика в отношении обработки персональных данных
Кодекс корпоративной этики и антикоррупционной политики