结构化数据分析与报告
发掘隐藏在结构化数据存储库中的相关信息。
从企业数据库中提取并分析信息。
在确保数据隐私和遵守监管标准的前提下，根据具体情境呈现相关信息，以满足法律和合规要求。
与Epiq专家合作
主要特点
- 通过访谈系统日常操作人员，创建记录系统的数据地图。
- 确定信息存储位置，区分便利性副本与记录系统。
- 当机构知识缺失时，运用逆向工程提取数据，包括来自闲置系统、未记录系统及收购获得的系统。
- 与擅长挖掘数据背后故事的分析师协作，解答需要跨领域及多数据源分析的复杂问题。
- 通过识别相关字段及多表间关联信息，为原始数据注入上下文背景。
- 协同专业团队从人力资源系统、薪资系统、行业强制数据库等渠道提取结构化数据。
- 运用定制化报表按要求格式输出数据，满足生产需求。
- 通过数据匿名化或编辑处理，遵守医疗保健（HIPAA）、金融（PCI）及隐私（GDPR、CCPA）相关准则。
- 以易于摄取的格式提供数据（含元数据）。
- 遵循塞多纳会议公认的结构化数据生产指南。
- 包含敏感信息的数据库：对数据进行匿名化处理，包括对小众群体成员提供额外保护。
- 人力资源与薪酬系统： 确保包含个人信息的系统数据在生产过程中得到妥善遮蔽。
- 行业专用数据库：分析来自特殊系统的数据，这些系统需要专业知识支持，例如制药、金融服务、制造业等领域。
- 遗留数据库：当内部缺乏专业知识或文档时，对遗留数据库进行逆向工程。
