数据仓库数据质量

随着产品的快速发展，很多企业的质量部门需要从大量的数据中得到具体的分析结果，从而控制产品的不良率，提高一次通过率的实际效果。在这个过程中，很多领导经常听说数据服务产品可以提高企业的数字化和信息化管理水平。到底是什么？不可否认，数据产品最有价值的是数据本身，但拥有数据只是让数字化程度从0-0.5，那么如何才能达到0.5比1再到1比100呢？

如何充分发挥数据的价值

自动收集

通过传感器、处理器、计算机和互联网技术，实现现场质检数据的智能采集，通过系统平台加强质量监管。此外，我们可以根据客户不同的产品要求，选择个性化的方案进行定制。

实时准确的制造数据收集是成功的关键基础。实时数据采集方法为企业生产制造提供实时、详细的采集技术支持，为生产制造的管理决策和调度提供可靠的参考。

多维的

数据系统来源于业务场景或运营思路。经过相对比较、分割和追溯，可以发现数据背后的东西，可以直接将结论性的信息导出给管理层，不仅提高了管理层读取数据的效率，也使系统更加全面，可以给管理层提供更多的可能性来支持管理决策。

发出预警

预警主要是指通过比较指标的各个维度，发现异常数据，让用户在短时间内发现问题。一般预警主要涉及定义预警指标、划定预警范围和触发条件、设置预警方法等。

数据预警一般主要依靠用户的个性化配置来监测已经发生的数据，也可以配合数据解释、数据预测，利用算法、数据分析和解释来发现数据背后的原因或未来将要发生的异常现象，使数据充分发挥其更高的质量价值。

资料库

它提供了一个极其开放的信息共享平台，供管理层和各部门查看和分析数据。企业可以根据软件中的数据分析做出质量改进管理决策，将质量根植于每一个过程细节、每一个质量波动现场、每一个基层操作人员，对制造过程的质量进行监控和预防，全面彻底降低产品的不合格率和检验失效成本。