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今天就提高你的客户数据质量。
联系我们数据剖析
将您的数据放在显微镜下，用新的眼光看它
数据剖析可以发现数据问题，并用于监控随着时间推移的数据质量，以确保数据治理流程能够正常工作，将不良数据排除在外。Melissa数据剖析器在将数据合并到您的数据仓库之前对其进行分析，然后帮助确保数据质量的一致性。使用数据剖析器开发关于如何最好地管理和使用数据的明智策略。不要只是收集数据—要让数据为你工作！
- 加强数据治理和数据仓库，在整个企业中推动更好的业务智能和分析
- 创建元数据存储库，帮助构建战略性数据集市，以消除整个数据实体的歧义
- 对传入记录执行业务规则，这样您就可以维护数据标准化，收集数据，并以易于理解和分析的方式对其进行格式化
- 向利益相关者展示持续的数据质量改进，并通过超过100种详细的元数据，帮助说服管理层对数据质量预算和治理计划的必要性
解决两个数据质量难题
数据解析器利用复杂的解析技术和每个可用的常用解析指标来（1）识别数据质量问题；（2）监控数据质量随着时间推移获得的改进。
识别
识别数据质量问题，以及时关注和确保源数据符合预设限值的特殊要求。
一般格式化
数据解析器保证您的输入会根据您的具体规格被格式化，其对于姓名、电子邮件地址、邮政编码、邮政地址及其它联系人数据字段特别有用。
内容分析
数据解析器利用参考数据来确定您的输入是否和预期数据相一致。
字段分析
数据解析器能够利用完整记录中包含的数据来分析数据上下文，从而确定输入数据是否和字段相一致。
监控
良好的数据质量意味着不断确保收集到最新的数据。数据解析器允许为全年全天候（一年365天，一周7天，一天24小时）全面监控而设置正则表达式和错误阈值。
