Data Quality Framework

Clean Data

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.

Оставить заявку

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