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        商品數據標準化

        將數據標準映射原始數據實現所有數據標準化

        商品數據標準化

        將數據標準映射原始數據實現所有數據標準化

        業務痛點
        對于大型企業而言,由于采集過來的商品數據格式不一,質量參差,即使同一件商品的描述都是五花八門,如何快速識別同一品類,同一商品是進行快速比價決策的主要挑戰。
        • 供應鏈數據混亂
        企業擁有大量購物渠道、供應商、產品數據,數據零散分布在不同渠道且各渠道標準不一致,數據可信度差;
        • 無統一標準,人工隨意錄入
        產品數據由人工隨意錄入,在不同系統中存在不同的品類名稱,存在錯誤、編碼重復、不一致等問題,導致在選擇產品時對對產品分類碼不熟悉錯選產品類別。

        應用方案
        華矩商品類數據標準化解決方案針對這些數據源各異、結構不一、質量參差的海量原始數據,可以通過數據探查解析非結構化數據,發現數據異常問題,并基于自動化的技術手段發現數據分布規律及業務規則,進而通過清洗、優化、補全等手段實現數據標準化,從而將數據標準映射原始數據實現所有數據標準化。
        • 數據剖析及診斷:對產品數據進行標準化格式轉換、將字段結構、字段完整性進行查重修正,并對數據進行完整性、一致性及數據關系的分析、診斷,找出缺失、重復、錯誤等異常及可疑數據,輸出數據診斷報告;
        • 數據清洗及優化:基于數據診斷的結果,對數據質量診斷、分析出的問題數據及不符合業務規則的數據進行清洗,同時建立數據質量分析流程,核查補全產品數據字段,糾正產品數據并生成匹配碼,在數據缺失的情況下自動完善數據元素。
        • 數據標準化:對全渠道數據進行集成、標準化管理,解決信息中存在的重復、不完整、不一致的問題,如產品數據重復、混亂、錯誤等問題,提高信息的準確度;并基于分析結果建立業務規則及自定義業務規則,對供應鏈數據及產品數據進行關聯,形成產品、供應商的單一、可信視圖。
        方案優勢
        • 快速實現海量數據探查,發現數據問題

          自動快速分層掃描檢測,內置數據管理快速處理機制可以在很短時間內發現異常數據,并快速定位數據清洗業務規則
        • 自下而上建立數據標準與業務規則

          基于外置業務庫與內置業務規則庫結合,自動匹配規則進行數據清洗、優化、補全處理,獲得最優的商品品類參數
        • 快速實現數據標準化

          無需大量人力物力投入,基于華矩數據清洗獲得的數據標準可以快速映射原始數據,實現海量數據的標準化處理
        • 高性價比

          該方案通過華矩SaaS數據治理平臺即可實現,不需購買軟件,也優于人力投入方案,真正實現電商數據標準化的快準省
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