针对传统中小企业客户数据呈现杂乱无序状态且缺乏标准化的现状,提出一种创新的数据治理技术。该技术整合多源异构数据,该技术汇聚多源异构数据,融合光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)等多种方法,构建标准化的中小企业...针对传统中小企业客户数据呈现杂乱无序状态且缺乏标准化的现状,提出一种创新的数据治理技术。该技术整合多源异构数据,该技术汇聚多源异构数据,融合光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)等多种方法,构建标准化的中小企业基础信息数据湖,从源头提升数据质量。引入“熵减”理念,利用智能算法对数据质量进行量化评估,能够及时定位并解决数据质量问题。同时,搭建时序数据库并构建基于熵减的马尔科夫链模型,以此预测未来数据质量趋势,精准治理潜在问题区域。该技术不仅实现了数据价值的最大化,还显著降低了治理成本,提高了数据治理的效率与准确性,为企业降本增效提供了有力支撑。展开更多
文摘针对传统中小企业客户数据呈现杂乱无序状态且缺乏标准化的现状,提出一种创新的数据治理技术。该技术整合多源异构数据,该技术汇聚多源异构数据,融合光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)等多种方法,构建标准化的中小企业基础信息数据湖,从源头提升数据质量。引入“熵减”理念,利用智能算法对数据质量进行量化评估,能够及时定位并解决数据质量问题。同时,搭建时序数据库并构建基于熵减的马尔科夫链模型,以此预测未来数据质量趋势,精准治理潜在问题区域。该技术不仅实现了数据价值的最大化,还显著降低了治理成本,提高了数据治理的效率与准确性,为企业降本增效提供了有力支撑。
