跟着互联网及数字化手艺的飞速成长，我们生活在一个数字化转型的时代，各类数字化正在实实在在的改变着企业的平常运营，以及我们每小我的衣食住行，数据对于企业来说，是一项非常主要的资产，完美的数据质量能够让企业数据施展充裕的价格。
如今有好多企业对数据质量治理的近况还不敷完美，以下是当前数据质量管控常见的以下问题：
1、数据资产意识稀薄及数据治理本能缺失。今朝多数企业仍然将企业数据当成是IT的从属品，由IT部门进行治理，但其实，数据是公司买卖的储蓄，有任何单一的系统或治理者进行治理，都邑导致数据治理贫乏公司级的视角。
2、统一类型的数据在多个系统中都有存储。如今好多互联网企业拥有的数据不止一套，各个数据集直接或者存在交叉且纷歧致的情形，这会导致公司的数据剖析不敷正确。
3、统计数据质量管控工作单方面化。多数企业统计数据质量的确全程管控，这会造成和多环节数据显现疏漏。
对于当前企业面临的数据质量问题，进行数据质量管控非常有需要，所谓数据质量管控就是将来知足信息行使的需要，对信息系统的各个信息采集点进行规范，对原始信息进行校验、对错误信息的反馈、改正，将企业数据统一治理的过程。
EsDataClean供应十三种机要兵器，根基笼盖今朝数据质量相关问题，全可视化界说模式，极大的降低了数据质量治理的门槛。
2. 发现数据质量问题
天真界说多模型质检方案，多点监测、多模型质检方案，高效调剂，并发和串行处理相连系，机能高效，只需2分30秒，便可完成20条划定百万级数据的质量搜检。
3. 凭据所发觉的买卖影响，提议数据质量问题批改
具体仔细的质量监控界面。
多方位的批改流程，设置破例、破例审批、提议整改。
（设置破例）
（破例审批）
（提议整改）
4. 申报差别的解决状况并连结跟踪
内置数据剖析引擎，质检剖析申报，实时可视化呈现对证检究竟的状况和剖析，同时支撑客户扩展定制，充裕行使了BI对象的剖析显现能力。
对企业数据进行质量治理，那么能够供应企业数据的尺度性、正确性，能够让企业数据凭据清楚，选择一款好的企业数据质量治理..，能够更好的匡助企业治理数据，例如睿治数据治理..就能够帮企业很好的进行数据质量治理。
睿治数据治理..由元数据、数据质量、数据尺度、数据集成、数据资产、主数据、数据交流、生命周期、数据平安等多个板块构成，各个板块之间的数据可自力，也能够随意组合使用。每个板块数据的感化分歧，例如元数据治理内置雄厚的采集适配器，能够一键元数据剖析，认识数据前因后果，构建数据地图；数据质量治理是以数据的尺度来作为数据检核依据，以元数据为数据检查对象，经由领导化、可视化等简略把持手段，将质量评估、质量检核、质量整改与质量申报等工作环节进行流程整合，形成完整的数据质量治理闭环。
