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。
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。
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。
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。
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。
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。
