人工智能和ML-driven数据质量管理
零售和消费品制造商转向实时数据来应对不断变化的客户需求,预测波动的需求,减少缺货风险。挑战在移动实时分析由AI和毫升是低质量数据妥协高级分析的影响。为了解决数据质量问题,Tredence Sancus开发,人工智能和ML的数据质量管理解决方案,提高了数据质量的清洁、丰富和呈现数据交互式仪表板可配置的数据质量标准。一起,Tredence Sancus和砖Lakehouse为零售提供实时的见解清洁的基础上构建数据驱动客户互动和提高供应链效率。现在您可以:
- 摄取、协调和丰富源数据与多个外部数据源获得客户的整体视图在所有omnichannel实时接触点
- 解决不同的数据质量问题不解决,传统的基于规则的或模糊匹配解决方案授权数据驱动决策
- 使用一个集中的数据质量指示板,集成了自动警报,帮助客户跟踪指标在一个地方的来源,使人工智能和ML的采用
