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商品数据标准化

将数据标准映射原始数据实现所有数据标准化

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将数据标准映射原始数据实现所有数据标准化

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业务痛点
对于大型企业而言，由于采集过来的商品数据格式不一，质量参差，即使同一件商品的描述都是五花八门，如何快速识别同一品类，同一商品是进行快速比价决策的主要挑战。
  • 供应链数据混乱
企业拥有大量购物渠道、供应商、产品数据，数据零散分布在不同渠道且各渠道标准不一致，数据可信度差；
  • 无统一标准，人工随意录入
产品数据由人工随意录入，在不同系统中存在不同的品类名称，存在错误、编码重复、不一致等问题，导致在选择产品时对对产品分类码不熟悉错选产品类别。

应用方案
华矩商品类数据标准化解决方案针对这些数据源各异、结构不一、质量参差的海量原始数据，可以通过数据探查解析非结构化数据，发现数据异常问题，并基于自动化的技术手段发现数据分布规律及业务规则，进而通过清洗、优化、补全等手段实现数据标准化，从而将数据标准映射原始数据实现所有数据标准化。
  • 数据剖析及诊断：对产品数据进行标准化格式转换、将字段结构、字段完整性进行查重修正，并对数据进行完整性、一致性及数据关系的分析、诊断，找出缺失、重复、错误等异常及可疑数据，输出数据诊断报告；
  • 数据清洗及优化：基于数据诊断的结果，对数据质量诊断、分析出的问题数据及不符合业务规则的数据进行清洗，同时建立数据质量分析流程，核查补全产品数据字段，纠正产品数据并生成匹配码，在数据缺失的情况下自动完善数据元素。
  • 数据标准化：对全渠道数据进行集成、标准化管理，解决信息中存在的重复、不完整、不一致的问题，如产品数据重复、混乱、错误等问题，提高信息的准确度；并基于分析结果建立业务规则及自定义业务规则，对供应链数据及产品数据进行关联，形成产品、供应商的单一、可信视图。
方案优势

  • 快速实现海量数据探查，发现数据问题

    自动快速分层扫描检测，内置数据管理快速处理机制可以在很短时间内发现异常数据，并快速定位数据清洗业务规则

  • 自下而上建立数据标准与业务规则

    基于外置业务库与内置业务规则库结合，自动匹配规则进行数据清洗、优化、补全处理，获得最优的商品品类参数

  • 快速实现数据标准化

    无需大量人力物力投入，基于华矩数据清洗获得的数据标准可以快速映射原始数据，实现海量数据的标准化处理

  • 高性价比

    该方案通过华矩SaaS数据治理平台即可实现，不需购买软件，也优于人力投入方案，真正实现电商数据标准化的快准省
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华矩科技专注于企业级大数据咨询、服务、技术与应用，致力于数据使用的安全可靠、快捷、便利、智能及低成本，使数据成为核心资产。目前客户涵盖制造业、能源、金融、医疗、零售、交通、政府机构各领域，拥有多家500强企业客户大型数据项目服务经验。
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