数据质量如何提升？

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。对于数据仓库和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和数据集市。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。