数据质量管理主要从6个方面考虑：完整性，规范性，一致性，准确性，唯一性，时效性。首先，数据质量的保证紧靠技术是远远不够的。 在实际工作中，在整个数据质量的控制过程中，人的影响最大。 所以，要想真正长期保证数据的高质量，最重要的是早发现，早恢复。 早发现，就是要先于数据使用方发现数据的问题，尽可能在出现问题的源头发现问题，这样就为早恢复正取到了大量的时间。 早恢复，就是要缩短故障恢复时间，降低故障对
0x00 概述随着大数据时代的带来，数据的应用也日趋繁茂，越来越多的应用和服务都基于数据而建立，数据的重要性
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2021-07-02 17:21:13
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0x00 概述随着大数据时代的带来，数据的应用也日趋繁茂，越来越多的应用和服务都基于数据而建立，数据的重要性不言而喻。而且，数据质量是数据分析和数据挖掘结论有效性和准确性...
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2021-07-06 15:18:06
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数据质量监控是数据管理中至关重要的一个环节，其核心目标在于确保数据的准确性、完整性和一致性。在现今以数据为驱动的商业环境中，数据质量的好坏直接影响着业务决策的有效性和企业的运营效率。以下是一个关于“数据质量监控”问题的详细记录，涵盖背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和生态扩展等内容。
### 背景定位
随着企业数据的不断增长，数据质量问题逐渐浮出水面。最初，我们并未充分意识到数据质
一、监控1.日常监控数据落地监控数据掉0监控：实际扩展一下就是数据量阈值监控，少于某个量就告警重复数据监控：很多表一定要监控重复数据的，这点至关重要。关键指标监控数据同比环比监控2. 数据对账这点主要会体现到实时数据上，特别是Kafka数据落地，必须要有一个监控机制来知道我们的数据落地情况。当然离线数据同样需要数据对账，对账方法有很多，比如可以和业务库来对比。3. 性能监控我把这点理解为数据可用性
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2024-03-12 19:23:20
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0x00 概述随着大数据时代的带来，数据的应用也日趋繁茂，越来越多的应用和服务都基于数据而建立，数据的重要性不言而喻。而且，数据质量是数据分析和数据挖掘结论有效性和准确性...
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2022-02-03 15:52:09
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官方源码： https://gitee.com/apache/griffin/tree/master 下载到本地一、启动前需要先安装以下环境Jdk（1.8 or later versions）Postgresql or Mysql（用于存储Measure、job等元数据信息）npm（version 6.0.0+，用于编译ui模块）Hadoop（2.6.0 or later，需要
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2024-04-26 18:18:50
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今天来填 2 个月前的坑。之前提到了数据质量：【数仓】数据质量我在面试中也碰到了数据质量的问题，没回答出来。今天学习一下数据质量监控原则。1.数据质量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。2.数据质量标准分类
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2024-04-27 21:40:28
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文章目录==数据质量的理解====数据质量维度====问题反馈流程====数据质量治理的三个阶段====数据质量产生的根本原因====数据质量治理的对象====数据质量战略====数据质量战略12条指令====数据质量测试框架====最初的一次评估====初步评估执行流程====持续测量流程====持续测量的结果与交付结果====过程控制解决方案====定期测量====测试类型清单参考====数
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2024-04-25 17:05:32
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目录0- 前言1- 为什么要进行数据质量监控2- 如何进行异常检测3- 检测报表4- 异常检测模式与检测引擎5- 箱体检测和高斯检测6- 后续规划 0- 前言本文主要介绍数据治理平台中的规则引擎模块，包括当前规则引擎面临的问题、目标、异常检测的方法以及对后续规则引擎功能的探索。1- 为什么要进行数据质量监控 数据质量监控其实跟当前疫情的防控工作有些类似，核酸检测能尽早去发现病毒，溯源则会更了解病
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2024-05-05 17:21:19
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Apache Griffin 数据质量监控工具官网：http://griffin.apache.org/docs/quickstart-cn.html github: https://github.com/apache/griffin 参考：https://cwiki.apache.org/confluence/display/GRIFFIN/1.+Overview 测试流数据：http://gr
文章目录一 简介二 架构Apache Griffin具备的能力Apache Griffin处理数据的方式Apache Griffin架构图Apache Griffin的工作流三 环境部署1，部署jdk版本2，部署mysql版本3，部署hadoop版本4，部署hive版本5，部署Spark版本6，部署Livy版本7，部署Elasticsearch5版本8，部署Zookeeper四 使用实例基于Ap
漫谈数据质量监控
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2021-07-23 17:36:30
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# Java 数据质量监控
在大数据时代，数据的质量对于企业决策和业务发展至关重要。为了保证数据质量，我们需要建立一套数据质量监控系统。本文将介绍如何使用 Java 编程语言来实现数据质量监控，并提供代码示例。
## 什么是数据质量监控？
数据质量监控是指对数据进行实时或定期的检查和评估，以确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性。通过对数据质量进行监控，我们可以及时发现和处理数据质量问题，
原创
2023-07-29 03:57:44
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对于数据质量的衡量可以分成两种类别：数据本身的质量指标－数据的质量特征并不依赖于这些数据是如何被使用的。这些质量特征是用来衡量数据本身的，和这些数据如何被使用，以及数据流下游的应用无关。实际的质量指标－这些指标衡量数据是如何展现和使用的，评判数据是否对于用户和相关的处理来说相关完整。数据本身的质量指标包含以下这些特征：定义一致性－数据定义和实际数据值的一致性。例如：对于一个数据项”暂停终止时间”是
数据质量人人有责，这不仅仅只是一句口号，更是数据工作者的生命线。数据质量的好坏直接决定着数据价值高低。数据质量管理是指在数据创建、加工、使用和迁移等过程中，通过开展数据质量定义、过程控制、监测、问题分析和整改、评估与考核等一系列管理活动，提高数据质量以满足业务要求。可按照“谁创建、谁负责；谁加工、谁负责；谁提供、谁负责”的原则界定数据质量管理责任，由数据流转环节的各责任方对管辖范围内的数据质量负责
大的归类三个方面：一 数据质量 1 数据的完整性： 所有的所都符合BI业务需求。 2 数据的一致性： 经过数据清洗转化（ETL）能和数据源保持一致。 3 数据的精准性： 在不同的业务规则和业务情景下，值都是正确的。二 数据性能：数据仓库能够给用户报表和不用
一个完善的数据仓库必须含有一个完整的数据质量管理系统与元数据管理系统，但是目前国内的数据仓库对数据质量管理这块都不是那么重视，我个人觉得这是一个很大的误区，一个数据仓库如果连数据质量都无法保证，还如何基于做出有效的分析来给决策者做决策的依据？
从个人理解的角度看，数据质量管理系统应该包含数据质量检测、脏数据的处理与修正这两块。对于数据质量检测这块，又分
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2024-07-17 09:07:53
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目录前言目标一、数据质量相关概念1、什么是数据质量：2、什么是数据质量管理3、
原创
2021-12-24 14:55:19
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目录前言目标一、数据质量相关概念1、什么是数据质量：2、什么是数据质量管理3、为什么进行数据质量管理二、数据质量影响因素：1、需求过程引发2、数据源引发3、统计口径引发4、系统自身三、数据质量问题类型1.错误值：2.重复值：3.数据不一致：4.数据完整性:5.缺失值：6.异常值前言影响数据质量的因素是什么，数据质量问题类型有哪些，如何设计数据质量监控流程目标解决常见数据质量监控需求一...
原创
2022-01-18 09:31:16
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