คุณภาพข้อมูล, Policy Engine และ Stewardship
การตรวจสอบคุณภาพอัตโนมัติด้วย ML-powered anomaly detection, กรอบนโยบายธรรมาภิบาลแบบ declarative และ workflow ด้าน stewardship ที่กำหนดความรับผิดชอบให้ทุกสินทรัพย์ข้อมูล
กฎคุณภาพอัตโนมัติบังคับใช้มาตรฐานข้อมูลทุกชุดข้อมูล Quality scorecards ให้ความสามารถมองเห็นแนวโน้มสุขภาพข้อมูล
- เทมเพลตกฎคุณภาพในตัวมากกว่า 50 รายการ
- คะแนนคุณภาพตามชุดข้อมูล domain และเจ้าของ
- การติดตามแนวโน้มและการปรับปรุงย้อนหลัง
- แจ้งเตือนอัตโนมัติเมื่อคุณภาพลดลง
การตรวจสอบคุณภาพข้อมูลอัตโนมัติ
กำหนดกฎคุณภาพสำหรับความสมบูรณ์ ความถูกต้อง ความสอดคล้อง ความทันเวลา และความเป็นเอกลักษณ์ — จากนั้นปล่อยให้แพลตฟอร์มบังคับใช้อัตโนมัติ Quality scorecards ติดตามแนวโน้มเมื่อเวลาผ่านไป
กฎคุณภาพกำหนดค่าได้ต่อตาราง คอลัมน์ หรือชุดข้อมูลด้วย declarative syntax แพลตฟอร์มมีเทมเพลตกฎมากกว่า 50 รายการ กฎที่กำหนดเองรองรับ SQL-based validation
คะแนนคุณภาพคำนวณทุกครั้งที่ข้อมูลรีเฟรชและติดตามย้อนหลัง แดชบอร์ดแสดงแนวโน้มคุณภาพตาม domain แหล่งข้อมูล และเจ้าของ
- เทมเพลตกฎคุณภาพมากกว่า 50 รายการ (null checks, range validation, format verification)
- กฎคุณภาพ SQL-based สำหรับ validation logic ที่ซับซ้อน
- Quality scorecards ตามชุดข้อมูล domain และเจ้าของ
- การติดตามแนวโน้มย้อนหลังเพื่อวัดการปรับปรุง
- การแจ้งเตือนเมื่อคะแนนคุณภาพต่ำกว่าเกณฑ์
ML-Powered Anomaly Detection
โมเดล machine learning เรียนรู้รูปแบบข้อมูลปกติและแจ้งเตือนความผิดปกติอัตโนมัติ — volume spikes, distribution shifts, null ที่ไม่คาดคิด, format changes จับปัญหาข้อมูลก่อนกระทบรายงานปลายทาง
- ตรวจจับความผิดปกติทางสถิติของปริมาณและการกระจาย
- ตรวจจับ schema drift จับการเปลี่ยนแปลงคอลัมน์ที่ไม่คาดคิด
- การตรวจสอบความสดใหม่แจ้งเตือนข้อมูลที่ล้าสมัยหรือล่าช้า
- วิเคราะห์ root cause ติดตามความผิดปกติกลับไปถึงระบบต้นทาง
- ปรับ sensitivity thresholds เพื่อลด false positives
Declarative Policy Engine
กำหนดนโยบายธรรมาภิบาลเป็นกฎ declarative ที่แพลตฟอร์มบังคับใช้อัตโนมัติ จับคู่นโยบายข้ามกฎระเบียบ (PDPA, GDPR, มาตรฐานภายใน) เพื่อให้นโยบายเดียวตอบสนองข้อกำหนดหลายฉบับ
Policy engine รองรับกรอบนโยบายแบบลำดับชั้น: นโยบายองค์กรสืบทอดจากเทมเพลตกฎระเบียบ และการปรับแต่งเฉพาะแผนกสามารถใช้ได้ตามต้องการ
การวิเคราะห์ผลกระทบแสดงว่าสินทรัพย์ข้อมูลและกระบวนการใดได้รับผลกระทบก่อนปรับใช้นโยบายใดๆ
- Declarative policy syntax สำหรับกฎธรรมาภิบาลที่อ่านเข้าใจ
- จับคู่นโยบายข้ามกฎระเบียบ: นโยบายเดียวตอบสนอง PDPA + GDPR + มาตรฐานภายใน
- Policy versioning พร้อมประวัติเปลี่ยนแปลงและ rollback
- การวิเคราะห์ผลกระทบก่อนปรับใช้นโยบาย
- บังคับใช้อัตโนมัติพร้อม workflow จัดการข้อยกเว้น
Data Stewardship และความรับผิดชอบ
กำหนด data owners และ stewards ให้ทุก domain และชุดข้อมูล Steward dashboards แสดงเมตริกความรับผิดชอบ: คะแนนคุณภาพ ปัญหาที่เปิดอยู่ การอนุมัติที่รอดำเนินการ
- กำหนด data owner และ steward ต่อ domain ชุดข้อมูล และคอลัมน์
- Steward dashboards พร้อมเมตริกความรับผิดชอบและ KPI
- การติดตามปัญหาและ resolution workflows
- Workflow อนุมัติสำหรับ schema changes, access grants และ policy exceptions
- รองรับ governance council พร้อมเทมเพลตประชุมและ action tracking
สถาปัตยกรรมระบบ
วิธีการทำงาน
กำหนดกฎ
กำหนดค่ากฎคุณภาพและนโยบายธรรมาภิบาลด้วยเทมเพลตหรือ SQL ที่กำหนดเอง จับคู่นโยบายกับข้อกำหนดกฎระเบียบ
กำหนด Steward
แต่งตั้ง data owners และ stewards สำหรับแต่ละ domain ตั้งค่า workflow อนุมัติและเส้นทางเลื่อนระดับ
ตรวจสอบต่อเนื่อง
กฎคุณภาพทำงานทุกครั้งที่ข้อมูลรีเฟรช ML anomaly detection ตรวจสอบรูปแบบ 24/7 แจ้งเตือน stewards เมื่อพบปัญหา
บังคับใช้และปรับปรุง
นโยบายถูกบังคับใช้อัตโนมัติ แนวโน้มคุณภาพถูกติดตาม Stewardship dashboards ขับเคลื่อนความรับผิดชอบ
กำหนดกฎ
กำหนดค่ากฎคุณภาพและนโยบายธรรมาภิบาลด้วยเทมเพลตหรือ SQL ที่กำหนดเอง จับคู่นโยบายกับข้อกำหนดกฎระเบียบ
กำหนด Steward
แต่งตั้ง data owners และ stewards สำหรับแต่ละ domain ตั้งค่า workflow อนุมัติและเส้นทางเลื่อนระดับ
ตรวจสอบต่อเนื่อง
กฎคุณภาพทำงานทุกครั้งที่ข้อมูลรีเฟรช ML anomaly detection ตรวจสอบรูปแบบ 24/7 แจ้งเตือน stewards เมื่อพบปัญหา
บังคับใช้และปรับปรุง
นโยบายถูกบังคับใช้อัตโนมัติ แนวโน้มคุณภาพถูกติดตาม Stewardship dashboards ขับเคลื่อนความรับผิดชอบ
กรณีการใช้งาน
คุณภาพข้อมูลทางการเงิน
รับรองความถูกต้องของรายงานทางการเงินด้วยการตรวจสอบคุณภาพข้อมูลจากระบบบัญชี ERP และ data warehouses
การปฏิบัติตามกฎระเบียบ
จับคู่ข้อกำหนด PDPA และ GDPR กับนโยบายที่บังคับใช้ได้ แสดงการปฏิบัติตามผ่าน quality scorecards และ audit trails
Master Data Management
รักษาความสอดคล้องของข้อมูลลูกค้า ผลิตภัณฑ์ และข้อมูลอ้างอิงข้ามระบบด้วยการบังคับใช้คุณภาพอัตโนมัติ
Data Migration Validation
ตรวจสอบคุณภาพข้อมูลระหว่างย้ายระบบ เปรียบเทียบชุดข้อมูลต้นทางและปลายทางด้วยกฎ reconciliation อัตโนมัติ
ความเชื่อมั่นด้าน Analytics
สร้างความมั่นใจในการวิเคราะห์โดยรับรองว่าข้อมูลตรงตามมาตรฐานคุณภาพ Quality badges บนชุดข้อมูลบ่งบอกความน่าเชื่อถือ
ธรรมาภิบาลข้ามแผนก
จัดตั้ง governance councils พร้อมตัวแทนจากทุกแผนก ติดตามการปฏิบัติตามนโยบายและการปรับปรุงคุณภาพทั้งองค์กร