糟糕的数据会导致糟糕的决策。
这就是为什么数据质量对于成功使用数据至关重要。为了确保质量，现代公司通常依靠数据质量政策和规则来尽快预测、预防和解决问题。然而，如果没有正确的工具集，配置和管理数据质量策略和规则可能会非常耗时且令人筋疲力尽——尤其是对于处理广度和深度数据的组织而言。
以下是HK-Torch如何利用先进的机器学习和 AI 来加速数据质量策略和规则的创建。
从数据资产的自动配置文件开始
如果没有适当的上下文，几乎不可能为数据资产（尤其是具有数百列数据的数据资产）创建质量规则。HK-Torch 自动分析您的数据并提供交互式统计摘要。
HK-Torch 中直观的图表和图形为理解您的数据提供了急需的上下文。此外，正如我们将在下一节中看到的，使用 HK-Torch 分析您的数据为有效创建数据质量策略和规则建立了基线。
使用数据质量建议简化策略和规则创建工作流程
分析您的数据后，HK-Torch 可以开始提出基于 AI 的建议，以简化数据质量策略和规则的创建。在以下示例中，HK-Torch 识别出列中的数据应该是二进制的（“yes”或“no”）并且没有空值。只需单击推荐的规则即可将其添加到您的数据质量策略中。
Null 值只是 HK-Torch 中可用的一种数据质量规则定义。根据您的数据资产，HK-Torch 还可能会推荐其他数据质量规则，例如：
- 枚举
- 重复
- 自定义规则
在 HK-Torch 中，过去需要花费数小时的艰苦努力完成的事情，现在只需几分钟（只需点击几下）即可完成。
将数据质量策略配置为按预定义的计划运行也很容易。而且，如果您需要查看、编辑或删除您的数据质量政策，只需点击几下即可。
用户甚至可以选择接收有关规则执行事件的电子邮件或 Slack 通知。
认识新数据质量助手
厌倦了花费大量时间配置和管理数据质量策略和规则？申请免费演示，了解您和您的团队可以通过实施 HK-Torch 节省多少时间。
继续阅读有关数据质量和可靠性的HK-Torch。
