信息时代，数据已经慢慢成为一种资产，数据质量成为决定资产优劣的一个重要方面。随着大数据的发展，越来越丰富的数据给数据质量的提升带来了新的挑战和困难。提出一种数据质量策略，从建立数据质量评价体系、落实质量信息的采集分析与监控、建立持续改进的工作机制和完善元数据管理４个方面，多方位优化改进，最终形成一套完善的质量管理体系，为信息系统提供高质量的数据支持。１ 信息系统数据质量信息由数据构成，
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2023-09-07 16:26:39
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1 数据质量维度国际国内机构都发布了一系列数据质量要求 ，总括来看，常用的数据质量维度主要有：准确性：accuracy 数据值的正确性、可靠性、和可鉴别程度，度量： 真实值数量/所有值数量完整性：completeness 具有实体描述所有必需的部分，度量：非空值数量/所有值数量一致性 ：consistency 关联数据之间逻辑关系正确和完
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2023-08-09 23:50:36
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数据质量包含两个方面：数据自身的质量和数据使用过程标准规范。数据质量管理是一个集方法论、管理、技术和业务为一体，对数据在每个阶段里可能引发的各类数据质量问题进行识别、度量、监控、预警等一系列管理过程，并通过改善和提高组织的管理水平确保数据质量的提升。那么数据质量管理方法有哪些? 1、建立质量管控流程和规范 明确质量管控的角色、职责，建立可执行的工作流程、可量化的工作评估等关于数据质量管控办
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2023-11-15 22:17:22
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背景数据，已经成为互联网企业非常依赖的新型重要资产。数据质量的好坏直接关系到信息的精准度，也影响到企业的生存和竞争力。Michael Hammer（《Reengineering the Corporation》一书的作者）曾说过，看起来不起眼的数据质量问题，实际上是拆散业务流程的重要标志。数据质量管理是测度、提高和验证质量，以及整合组织数据的方法等一套处理准则，而体量大、速度快和多样性
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2024-05-07 13:39:40
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在这个信息化时代，你用手机打开微信聊天、打开京东app浏览商品、访问百度搜索、甚至某些app给你推送的信息流等等，数据无时无刻不在产生。数据，已经成为互联网企业非常依赖的新型重要资产。数据质量的好坏直接关系到信息的精准度，也影响到企业的生存和竞争力。Michael Hammer（《Reengineering the Corporation》一书的作者）曾说过，看起来不起眼的数据质量问题，实际上是拆
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2024-05-27 19:29:04
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1.在我们进行数据分析之前要对数据进行检测，数据质量是保证数据应用的基础，它的评估标准主要包括四个方面：完整性、一致性、准确性、及时性。评估数据是否达到预期设定的质量要求，就可以通过这四个方面来进行判断。2.完整性指的是数据信息是否存在缺失的状况，数据缺失的情况可能是整个数据记录缺失，也可能是数据中某个字段信息的记录缺失。不完整数据的价值就会大大降低，也是数据质量最为基础的一项评估标准。数据质量的
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2024-04-02 08:30:38
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第一章 数据质量1.1 概述数据质量的高低代表了该数据满足数据消费者期望的程度，这种程度基于他们对数据的使用预期，只有达到数据的使用预期才能给予管理层正确的决策参考。数据质量管理作为数据仓库的一个重要模块，主要可以分为数据的健康标准量化、监控和保障。1.2. 数据质量标准分类① 数据完整性: 数据不存在大量的缺失值、不缺少某一日期/部门/地点等部分维度的数据，同时在ETL过程当中应保证数据的完整不
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2023-09-08 10:50:29
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存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发...
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2023-05-21 17:02:21
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一、数据质量监控工具：Griffin(扩展)
### --- 为什么要做数据质量监控：garbage in garbage out
~~~ # 数据不一致
~~~ 企业早期没有进行统一规划设计，大部分信息系统是逐步迭代建设的，
~~~ 系统建设时间长短各异，各系统数据标准也不同。
~~~ 企业业务系统更关注业务层面，各个业务系统均有不同的侧重点
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2024-07-12 02:49:53
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大数据的挑战：数据质量和历史偏见撇开炒作，利用大数据和分析法将会对企业未来业绩产生重大影响，重整整个行业并孕育新的产业。然而，还面临着很多挑战。它们从众所周知的缺乏数据科学人员来处理大数据，到更加棘手且很少提及的根源于人性的问题。 后者之一是人类聚积数据的倾向。另一个是人类仍然固守先入为主...
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2018-08-02 19:20:00
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数据质量定义 先搜索了一把，发现当前对于数据质量的定义没有一个共识的定义，通过阅读一些资料，做了些总结，可以从以下几个方面来定义数据质量： 从用户层级定义数据质量：即满足特定用户需要的程度 从数据本身定义数据质量：即从数据质量的指示器和参数指标等方面来衡量(真实性、完备性、自治性等) 从数据约束关系定义数据质量：即从数据的原子性、数据的关联性及对数据的约束规则来度量数据质量 从数据过
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2022-05-07 10:07:05
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学习笔记以短文为主，记录一些关键信息和思考预计每周一篇短文进行记录，可能是理论、概念、技术、工...
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2023-04-02 21:20:41
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大数据平台的核心理念是构建于业务之上，用数据为业务创造价值。大数据平台的搭建之初，优先满足业务的使用需求，数据质量往往是被忽视的一环。但随着业务的逐渐稳定，数据质量越来越被人们所重视。千里之堤，溃于蚁穴，糟糕的数据质量往往就会带来低效的数据开发，不准确的数据分析，最终导致错误的业务决策。而网易也在数据质量方面不断探索，本文将对网易有数大数据平台的子产品，数据质量中心的现状及规划方向进行简要介绍。1
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2021-12-28 16:18:16
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大家好，我是老兵。在数据仓库建设的过程当中，大家是否会有这样的疑问:1）数仓分层模型是否需要严格遵守 2）照本宣科建设的数仓貌似不好用 3）如何评判一个数仓建设的质量好坏 4）我的数据仓库还能做怎样的升级我们该如何解决这些问题？其实一般抛出此类话题，说明数仓建设已经发展到一定规模，这个时候需要考虑数仓质量问题。毫无疑问，要想保持数仓的稳定、高效，数仓质量建设是势在必行的一步。否则再好的业务数据分析
工业时序大数据质量管理丁小欧，王宏志，于晟健哈尔滨工业大学海量数据计算研究中心，黑龙江哈尔滨150001摘要：工业大数据已经成为我国制造业转型升级的重要战略资源，工业大数据分析问题正引起重视和关注。时序数据作为工业大数据中一种重要的数据形式，存在大量的数据质量问题，需要设计数据清洗方法对其进行检测和有效处理。介绍了工业时序大数据的特点及工业数据质量管理的难点，并对工业时序大数据质量管理的研究现状加
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2021-04-08 22:36:24
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随着企业数据量以每年40%的速度增长（Gartner, 2023），数据孤岛导致的决策低效、数据错误引发的合规风险、主数据不一致造成的业务混乱成为三大核心痛点。本文构建包含元数据管理（Metadata Management）、数据质量管理（Data Quality Management）、主数据管理（Master Data Management）的三位一体治理框架，覆盖从数据资产盘点、质量管控到核心实体统一的全流程，适用于企业级数据中台、数据湖仓架构的治理落地。核心概念：定义三大模块，绘制技术架构图。
依据相关的国家标准、行业标准和地方标准，建立科学、客观的数据质量评价体系，充分运用大数据相关技术和机器学习相关理论，实现海量信息的异常探查和智能修复，实时监控数据质量波动，以数据质量通报和考核为抓手，建立数据状态可感知、数据问题可追溯、质量责任可落实的数据质量管理和运营体系。 1.评测模型管理：支持按主题管理数据质量评测模型，支持基于树形结构创建、修改和删除主题，并可以将主题与组织架构关
依据相关的国家标准、行业标准和地方标准，建立科学、客观的数据质量评价体系，充分运用大数据相关技术和机器学习相关理论，实现海量信息的异常探查和智能修复，实时监控数据质量波动，以数据质量通报和考核为抓手，建立数据状态可感知、数据问题可追溯、质量责任可落实的数据质量管理和运营体系。 1.评测模型管理：支持按主题管理数据质量评测模型，支持基于树形结构创建、修改和删除主题，并可以将主题
后深入技术实现细节，包括架构设计、算法原理和数学模型，接着通过实际案例展示具体实现，最后讨论行业最佳实践和未来发展方向。数据质量(DQ, Data Quality)：衡量数据满足特定使用需求的程度。
其实大数据清洗的一个过程是比较复杂的，我这边抽了几个重要的部分，让大家了解一下， 一、数据清洗要做的： 1、数据过滤处理 2、数据不全处理 3、数据一致处理 4、数据合法处理 二、数据清理的走向 不同的数据源，格式上或者数据表现上会很不长一致，比如一个爬虫应用爬去运营商的通话记录我们会发现，电信怕下
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2021-07-22 14:43:01
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