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数据质量如何提升?

发布时间 2023-10-22

数据治理
星环科技提供体系完善的整体数据治理解决方案,涵盖数据治理战略、组织制度机制、数据管理活动和技术工具落地四个方面,同时,还为企业提供数据管理成熟度评估(DCMM)指导,在数据战略,数据治理,数据标准、数据架构、数据安全,数据质量,数据应用,数据生存周期 八大项数据管理能力方面结合企业实际需求,帮助客户制定和实施精准有效的解决方案。

提升数据质量需要从三个关键时刻入手:事前、事中、事后。通过这种方式,我们可以更好地管理数据,提高数据的质量和可靠性。

一、事前预防

在开发新的业务系统和数据应用、BI系统时,我们应该在模型创建阶段就引用数据平台的标准,以确保整体的数据模型创建的统一性。这样做可以尽可能减少后期的数据治理工作,并从源头控制数据质量。对于数据仓库数据集市的数据模型,我们应该采用统一的数据标准进行建模。这样可以确保数据的规范性和一致性,减少数据混乱和错误的可能性。

二、事中监控

在数据报表开发过程中,如果业务库数据进入到数据湖中,我们应该通过数据探查来了解当前的数据情况,制定清洗规则,规范的数据才能进入到数据仓库数据集市。这种在开发过程中对数据的监控和清洗,可以有效地提升数据质量,确保数据的准确性和完整性。

三、事后纠正

对于已经存在的数据,我们可以采用质量规则任务来定期执行质量监控。通过数据报告,我们可以导出不满足要求的数据,并对新出现的不满足要求的数据情况进行处理。虽然这种方式可能会对现存的数据产生一定的影响,但通过定期的质量监控和清洗加工任务,我们可以及时发现并处理问题,避免对后续的数据产品造成更大的影响。提升数据质量的关键在于事前预防、事中监控和事后纠正的全面管理。通过这种方式,我们可以更好地管理数据,提高数据的质量和可靠性。

 

关键词:
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