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服务对象：
专利
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材料准备：
企业需提供现有数据质量评估报告、关键业务数据源清单（如核心交易系统、客户信息库）、数据异常记录与修复案例（包括字段缺失、重复值等典型问题），以及业务部门对数据使用痛点的具体反馈（如报表偏差、分析延迟等）。
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服务流程：
首先基于自动化工具扫描与人工抽样核查建立数据质量基线，识别关键数据实体的缺陷率；随后通过根因分析定位数据生产、流转环节中的质量问题源头（例如ETL逻辑错误、人工录入缺失等）；接着构建字段级校验规则库（如空值率阈值、格式一致性标准），并设计覆盖监控、告警、修复的闭环管理流程；同时将质量管控嵌入业务系统开发规范，通过自动化巡检平台实现7×24小时动态追踪；最终建立数据质量指标与业务KPI的关联模型，驱动持续优化。
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服务优势：
采用AI算法精准识别高频问题模式（如地址字段模糊匹配），实现针对性修复；通过自动化监控平台实时追踪质量波动，支持异常数据秒级告警；将数据质量指标与业务绩效强关联（如客户数据准确率影响营销转化率），确保治理成果直接赋能业务价值，同时支持多维度质量看板定制，满足管理层透明化监管需求。
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