從製造到售後，為貴公司的產品信息實現最高的數據質量和單一真實來源

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資料品質不佳破壞商業價值與資訊信任

Gartner 進行的研究發現，組織認為資料品質不佳會造成平均每年 1500 萬美元的損失。Gartner 副總裁兼傑出分析師 Ted Friedman 曾表示：「隨著組織加速其數位業務努力，資料品質不佳是導致資訊信任和商業價值危機的主要因素，對財務績效產生負面影響。」

各種規模組織面臨的挑戰

大多數全球製造商在多個城市或國家/地區都有多個業務單位或維修站點。此外，製造商必須與世界各地的數百家供應商或成千上萬的 B2B 客戶和員工打交道。分散在不同系統和地理位置的資料或資料孤島，使得維護同步和高品質的資料更具挑戰性。

高解析度資料是提升業務績效的關鍵

數據質量檢查不是每年一次的獨立活動，它應該是從一開始，持續和可持續的。雖然越來越多的公司正在使用 AI 或機器學習來協助他們的運營，但 AI 模型無法解決數據質量問題。這是相反的。擁有高資料品質將有助於 AI 和機器學習產生更準確的預測結果。

Cross-field Data Quality Check with Large Dataset
DUGAA Cross field data quality check
在 DUGAA 系統中，所有數據都是相互連接的

與傳統數據通常隔離的系統不同，在 DUGAA 系統中，數據是相互連接的。我們使用我們的專有技術來提供傳統軟體無法達到的高解析度資料可見性。

DUGAA Data Quality Checker
我們征服了查詢爆炸，並帶來最高的數據質量

每個來到 DUGAA 系統的記錄都必須通過數據質量檢查。我們處理來自貴公司初始資料匯入的大型資料集，並執行大量查詢以驗證資料關係。

在典型的企業系統中，這通常會導致查詢爆炸-這意味著數學上不可能的查詢數量。

我們已經征服了這些挑戰。在幕後，我們在納秒和微秒內完成數百次操作。因此，我們可以在一個位數毫秒內確定 1 行傳入數據的質量。傳統系統無法執行類似的操作，如果這樣做，可能需要幾個小時才能完成任務。

DUAA Data Quality multi-dimension
多維度資料重複檢查

在傳統企業系統中，當輸入新數據時，通常會檢查基本的重複檢查，例如文件格式，日期格式和產品主 ID。在實際案例中，可能會發生產品重工，而且所有關聯元件 ID 都將被混洗。傳統系統無法將細節擷取到元件層級，這會導致從元件執行可追溯性時出現問題。

為了幫助全球員工和客戶的售後退貨，維修或服務，準確的數據至關重要。在 DUGAA，我們在幾毫秒內實現了多維數據驗證和跨領域重複檢查，從而使數百萬或數十億個數據中的雙向可追溯性（從產品到組件以及從組件到產品）可以在幾秒鐘內完成。