Sancus:
数据质量管理的Tredence

AI和ml驱动的数据质量管理

零售和消费品制造商正在转向实时数据，以满足不断变化的客户需求，预测需求波动并减轻缺货风险。转向由AI和ML支持的实时分析的挑战在于，低质量的数据会削弱高级分析的影响。为了解决数据质量问题，Tredence开发了一种AI和ML数据质量管理解决方案Sancus，通过在交互式仪表板上使用可配置的数据质量指标来清理、丰富和显示数据，从而提高数据质量。Tredence Sancus和Databricks Lakehouse for Retail共同提供基于干净数据的实时洞察，以推动客户参与并提高供应链效率。现在你可以:

• 通过多个外部数据源摄取、协调和丰富源数据，实时获得跨所有全渠道接触点的客户的整体视图
• 解决传统基于规则或模糊匹配解决方案无法解决的各种数据质量问题，为数据驱动决策提供支持
• 使用与自动警报集成的集中式数据质量仪表板，帮助客户在一个地方跟踪跨来源的指标，并支持AI和ML的采用