提高数据质量的方法有哪些

来源:中琛源 浏览次数: 更新时间:2021-06-24 09:28:29

  要想真正解决数据质量问题,明确业务需求并从需求开始控制数据质量,并建立数据质量管理机制。从业务出发做问题定义,由工具自动、及时发现问题,明确问题责任人,通过邮件、短信等方式进行通知,保证问题及时通知到责任人。跟踪问题整改进度,保证数据质量问题全过程的管理。


  正所谓,工欲善其事,必先利其器。


  1、构建数据质量规则库


  定义数据验证方法,内嵌空值检查、值域检查等13种检查规则,基本覆盖目前数据质量相关问题。


  2、发现数据质量问题


  灵活定义多模型质检方案,多点监测、多模型质检方案,高效调度,并发和串行处理相结合,性能高效,只需2分30秒,便可完成20条规则百万级数据的质量检查。


  3、出具全面的“体检报告”


  内置常规质检分析报告,实时可视化呈现质检结果,质检结果模型灵活扩展,充分利用了BI工具的分析展现能力,提供图文并茂的质量检查结果报告。


  4、数据质量全流程管理


  提供从标准定义、质量监控、绩效评估、质量分析、质量报告、重大问题及时告警、流程整改发起、系统管理等数据质量管理全过程的功能,不仅能发现问题、还能将问题分发给数据负责人、管理者,在线跟踪问题处理进展。


  中琛魔方大数据平台表示数据质量的治理,是数据治理的主要内容之一。数据质量的全面评价,是数据质量治理的准绳。在整个数据治理环节,亿信华辰睿治数据治理平台从数据源头控制数据质量,贯彻始终,全面提升数据的完整性、规范性、及时性、一致性,减少因数据不可靠导致的决策偏差和损失。


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来源:中琛源
更新时间:2021-06-21 10:38:05
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