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编程问答

大数据之数据质量

發(fā)布時(shí)間:2023/12/14 编程问答 28 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 大数据之数据质量 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

大數(shù)據(jù)之?dāng)?shù)據(jù)質(zhì)量

  • 一、數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估
    • 1. 完整性
    • 2. 準(zhǔn)確性
    • 3. 及時(shí)性
    • 4. 一致性
  • 二、如何提升數(shù)據(jù)質(zhì)量
    • 1. 事前定義數(shù)據(jù)的監(jiān)控規(guī)則
    • 2. 事中監(jiān)控和控制數(shù)據(jù)生產(chǎn)過(guò)程
    • 3. 事后分析和問題跟蹤

一、數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估

1. 完整性

2. 準(zhǔn)確性

3. 及時(shí)性

4. 一致性

二、如何提升數(shù)據(jù)質(zhì)量

1. 事前定義數(shù)據(jù)的監(jiān)控規(guī)則

提煉規(guī)則:梳理對(duì)應(yīng)指標(biāo)、確定對(duì)象(多表、單表、字段)、通過(guò)影響程度確定資產(chǎn)等級(jí)、質(zhì)量規(guī)則制定

2. 事中監(jiān)控和控制數(shù)據(jù)生產(chǎn)過(guò)程

  • 質(zhì)量監(jiān)控和工作流無(wú)縫對(duì)接
  • 支持定時(shí)調(diào)度
  • 強(qiáng)弱規(guī)則控制ETL流程
  • 對(duì)臟數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗

3. 事后分析和問題跟蹤

  • 郵件短信報(bào)警
  • 稽核報(bào)告查詢
    數(shù)據(jù)質(zhì)量報(bào)告的概覽、歷史趨勢(shì)、異常查詢、數(shù)據(jù)質(zhì)量表覆蓋率
  • 問題分析
    異常評(píng)估、嚴(yán)重程度、影響范圍、問題分類
  • 表打分和質(zhì)量趨勢(shì)
  • 報(bào)警問題跟蹤處理
    參考博文

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的大数据之数据质量的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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