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现在,第一个解决数据准确性问题的数据完整性套件

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缺乏数据完整性是当今企业面临的一个关键问题。随着越来越多的企业在其记录中包含位置数据的各个方面——客户的生活和工作地点,以及他们的移动性,或供应商及其设施的位置——随着他们对特定地点的描述性和人口统计学因素的吸收越来越多,位置数据的精确和正确变得越来越重要。在这样的背景下,精确的数据完整性套件,今天推出,是第一种类型的增强准确,一致的数据与上下文的位置情报和数据丰富。今年全球在数字转型方面的支出预计将达到1.3万亿美元,精确数据完整性套件旨在建立可信数据的基础,以确保这些投资获得成功。

该产品是之后成立的公司推出的第一款产品Syncsort收购Pitney Bowes2019年12月软件和数据业务。五月,公司为准确的以反映其通过最大程度的准确性、一致性和数据上下文来推动自信的业务决策的能力。本月早些时候,exact宣布出售其从Pitney Bowes收购的Confirm业务部门,以使其更专注于并加速其核心数据完整性能力的开发。

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为什么数据集成很重要

在家办公、波动性和不可预测性的增加以及供应链中断等全球趋势,使人们关注到企业在向数字化企业转型的同时,如何将对业务连续性的威胁最小化。数据丰富以及位置上下文已经成为必需的,以提供对日常操作的洞察和可见性,并有效地与员工、客户和整个供应链进行沟通。通过上下文增强数据有助于发现隐藏的联系,创建有意义的关系,并最终使数据更有价值。

位置感知在联系追踪和邻近分析中已经变得至关重要。但是,我们也注意到,大多数组织没有使用一致的格式捕获位置。例如,对许多公司来说,以一种允许在基于位置的背景下进行风险评估的方式绘制供应链将是一个挑战。这需要一个数据智能层,将企业数据置于更大的上下文中,包括了解数据的含义以及数据来自何处、如何使用数据、在对业务流程有意义的地方丰富数据,并将其与相关位置保持一致。这就是数据完整性套件的价值所在。

“在数字经济中,确保数据的完整、合规和可访问性已不再足以跟上步伐。如今,数据完整性是业务上的当务之急;企业必须最大限度地提高数据的准确性、一致性和上下文,这样他们才能相信自己的数据驱动决策,”exactly的首席执行官乔希•罗杰斯说。“根据有缺陷的数据或直觉做出的决定会破坏价值。凭借我们无与伦比、久经考验的能力,精确数据完整性套件使我们的企业客户能够实现数据完整性,并充满信心地前进。”

位置数据不再仅仅用于验证地址和传统的GIS分析。今天,实现交互和事务发生的空间上下文越来越多地被用来从以前用于计划和分析活动的数据中获得更大的价值。位置数据和情报正在成为联系追踪、精准农业和智能应急管理等领域的重要工具。随着位置被合并到更多的业务流程中,位置数据的精确和正确变得越来越重要。例如,随着电子商务包裹数量的增加,将包裹运送到正确和有效的客户地址的重要性也在增加。

该套件在集成甚至最复杂的数据方面具有深厚的专业知识,能够在全范围内提供不同的数据完整性功能,将今天的基础设施与明天的技术连接起来。它具有强大的数据分析、智能匹配和实体解析能力,通过上下文图来揭示数据中隐藏的关系和模式,以确保数据质量,并能够为操作用例和分析用例提供超精确的位置洞察,以无与伦比的规模和性能交付。该套件为位置、业务和消费者数据提供了超过9,000个属性,用于数据充实,以模块化的方式进行消费,该套件使客户能够从关键功能中进行选择,以推进他们的业务,而无需在单片平台上进行昂贵的投资。该套件以“设计后在任何地方部署”为首要原则构建,可以部署在本地、云中或混合环境中。api使客户端和业务伙伴能够开发新的解决方案来应对数据完整性的挑战。

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数据完整性是个问题

在IDC今年进行的一项调查中,近一半的受访者表示,对数据质量普遍缺乏信任是对其组织的挑战,56%的受访者表示,对数据分析的结果或输出缺乏信任也是一个挑战。多达84%的ceo不相信他们决策所依据的数据,68%的组织受到孤立数据的阻碍,将近47%的新数据记录包含至少一个关键错误。尽管存在这些现实,企业仍在继续进行大规模、变革性的投资,以寻求数字优势。

IDC估计,在2019年创建的45 zettabytes数据中,企业占了一半以上,88%的数据被复制,60%的数据被分发,19%的数据被实时创建和消耗。

IDC 2019年6月的调查发现,95%的数据集成软件用户组织在混合云环境中整合了10种不同类型的数据管理技术中多达6种不同类型的数据。报告还指出,数据原生工作者的效率低下和效率下降是复杂性和缺乏数据完整性的另一个症状。

IDC数据完整性

IDC表示,随着混合云在本地和多云环境之间分发数据,数据竖井将继续存在并不断增长。2019年,95%的组织通过混合云环境整合数据,IDC预计这一数字将接近100%,因为近几个月来云迁移速度加快。数据竖井不仅创建数据分区,还创建数据上下文分区。

“市场迫切需要它可以信任的数据。曾经显示出这种前景的数字计划无法启动,因为糟糕的数据阻碍了全渠道的经验,损害了预测模型的努力。人工智能和机器学习在促进人类进步和提高生活质量方面具有无限潜力,但如果我们用有缺陷的数据来训练我们的模型,它们就得不到良好的教育。”“实现数据完整性使我们能够信任由人和机器做出的数据驱动的决策,因为这些决策具有最大的准确性、一致性和上下文。”

IDC表示:“数据是未来智能的核心元素,但它也可能是成功的阻碍因素。的当前状态数据清洁和质量、情报数据,和缺乏环境影响组织的集成和综合信息的能力,限制了组织学习和使用数据的能力,并限制的规模可以发表见解更好,更快,更自信地做决定。”