数据质量管理能帮您实现
1.内置标准,形成标准监控体系和考核评价体系

结合企业的管理要求和标准,梳理可监控的规则与考核指标体系,提升管理规范的执行力。系统内建立标准,将其转化为监控规则体系和考核指标评价体系,解决了人工考核时工作量大、工作随意不规范的问题。

2.自动执行,实现常态化监控

自动运行监控规则,主动及时发现各种数据质量问题,为实现常态化的日常监控工作打下坚实基础。避开系统应用高峰期,可以实现在闲时进行自动执行,降低人工成本。

3.在线整改,推动数据治理

配合数据治理的闭环管理过程,对数据进行及时监控,对发现问题及时治理,提升管理手段。注重治理过程,能快速定位到问题,避免出现前清后乱。

4.规范报告,有助于统一管理

运用上级要求或本单位指标的标准报告模板,按汇报周期快捷方便地形成报告。规范报告模板,有助于统一管理报告材料,推动集团内上报工作结束后的统计分析和管理提升。

5.可视化视图,推动企业成长

运用可视化视图,直观了解企业的数据质量情况,进行多维度的综合分析,敏锐洞察企业经营管理中问题的本质,为企业制定切实可行的战略目标提供参考依据。通过对不同指标、阶段的考核数据进行分析,掌握战略目标和绩效的完成情况,找到对企业绩效影响较大的关键业务和经营短板、为制定优秀工作方案奠定基础。

我们的优势
统一规划数据质量标准

数据质量管理阶段前移,在系统建设初期即进行数据质量管理规划,建立相应的标准,并以此为依据开展业务系统的实施上线工作。

实时监控数据风险

系统自动执行对体系的监控(定期或实时),检查数据质量异常,方便相关人员定期或者不定期的抽查业务数据的执行情况。尤其是实现自动调动功能,满足企业可以利用闲时执行规则,实时保持对数据的监控,降低数据风险。

科学评价数据质量

企业可建立数据质量评价标准,对数据质量状况开展科学、合理的自评或他评工作,促使数据质量形成良性的改进循环。

经典案例
甘肃省电力公司 总经理、党组副书记 黄强

甘肃电力以数据管理更集中、数据服务更全面、数据利用更高效、数据质量更可靠为目标,围绕数据梳理、数据管理、数据质量提升、数据应用四方面开展信息系统数据综合管理。提升公司信息系统数据质量与共享利用水平,加快推进数据共享和业务融合整体工作,助力财务管理水平的跨越式提升。

甘肃省电力公司 总会计师、党组成员 潘培立

分析、梳理并解决目前财务应用系统应用过程中存在的问题,满足财务及相关业务数据在“完整性、准确性、及时性、一致性”等方面的要求,逐步建立财务数据治理管控体系,切实提高数据信息质量,为提升业务洞察力奠定基础。