Laboratory with laptop screens
数据和人工智能

智能数据质量

数据质量是生命科学领域的一个关键词。造就它重要地位的原因,一是监管的要求,二是业务的整合。在实际的工作场景中,企业效率和成本节约也紧紧地和数据质量连接到了一起。例如,在处理报告时,糟糕的数据质量会导致信息错误,使企业需要花费大量时间来调查数据问题和不匹配信息。

从传统系统迁移到新解决方案平台时,经常会出现关于数据质量和迁移就绪性的问题与担忧。这是因为新的数据模型对数据结构和一致性有着现代化的要求,于是对从传统系统迁移提出了挑战。通过智能数据质量这一解决方案,我们可以帮助您在迁移之前提高数据质量,确保您的新系统有个良好开端。

最后,我们还提供自然语言处理,帮助您从文档中提取结构化数据以便用于结构化数据比较,准备要迁移的文档,并提供更好的文档概述,例如发现重复项。

可防止或解决上述挑战的方法便是数据质量分析,也就是根据自定义的数据指标及RMS和GINAS等其他来源的标准衡量并检测数据质量。

6大要素确保高数据质量:

该产品基于纯云基础架构,允许利用重要的计算和统计能力。该云平台支持在数据和文档分析中利用人工智能和机器学习。这意味着能够确定主要数据集趋势,并从文档中的自然语言中提取数据。

数据剖析

数据剖析显示了数据质量的实际情况,这将是向目标迈出的一大步,也就是使数据更加结构化、更加一致、更加可靠。该分析为评估奠定了基础,告诉我们应着重改进哪些数据,从而确定增强阶段的范围。

我们使用的数据剖析工具接受不同数据源作为输入,并根据既定的数据指标和RMS等外部来源进行衡量,对数据质量进行全面分析,然后输出分析结果。除了数据分析,NNIT还将提供有关如何提高数据质量的建议。

Life Sciences Industry 16.9

数据增强

数据增强使用自动转换引擎来提高数据质量。我们通过两种方式执行数据增强:标准化工作模式和人工智能文档数据智能。下面五个步骤介绍了我们完成数据增强项目的方法。

  1. 根据数据剖析得出要采取的行动 - 根据数据剖析结果建议采取的行动将作为数据增强跟踪的切入点。这也将为各种不同的增强方法做好准备

  2. 选择数据增强方法 - 通过确定元素提取、加载和转换要求,选择具体的数据增强方法

  3. 定义数据增强规则 - 运用业务和技术知识来准备业务和技术路线,侧重于创建一般规则和用户测试

  4. 预测和监控增强工作 - 利用业务参与和转型来增强数据。这一步通过跟踪剖析报告完成,并会持续进行

  5. 创建和分布加载文件 - 通过转换和手动增强,以适当的格式生成数据加载文件,从而适应数据模型和应用领域限制


标准化工作模式

此方法包括开发数据转换引擎、执行一系列清理和增强活动。该阶段的目的是利用手动、自动或智能转换来增强数据并交付最终加载文件。

AI文档相关数据智能化

企业经常会遇到一个挑战,那就是和文档相关的数据有限,结果导致很难及时找到正确的文档,所以此方法应运而生。在迁移和稳定运行期间都会遇到这个问题。

如果按照传统方式处理该挑战,用户将面临巨大的工作量,他们必须手动整合文档元数据。而通过使用人工智能引擎,可以更高效地完成该工作,更快、更精确地评估元数据。

Tabletting machine section

迁移和连接

NNIT可出于两个不同的目的来准备数据。第一,在稳定运行场景中,加强和报告所关注的生产系统中的数据质量。第二,我们可以准备随时可用于迁移的加载文件。准备这些文件是为了模拟新系统的数据模型,从而显著简化数据上传或迁移。

在制定数据质量监控解决方案时,我们的重点在于使您能够根据实际数据做出更好、更明智、更富洞察力的决策,而不论相关信息是来自文档还是结构化数据。在准备要迁移的数据时,您将能够在适合未来数据模型和质量标准的数据基础上启动新应用。