一、概述随着业务发展和数据量的增加，大数据应用开发已成为部门应用开发常用的开发方式，由
原创
2022-03-28 17:25:39
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一、概述随着业务发展和数据量的增加，大数据应用开发已成为部门应用开发常用的开发方式，由于部门业务特点的关系，spark和hive应用开发在部门内部较为常见。当处理的数据量达到一定量级和系统的复杂度上升时，数据的唯一性、完整性、一致性等等校验就开始受到关注，而通常做法是根据业务特点，额外开发job如报表或者检查任务，
原创
2021-07-09 10:28:27
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新一代客户数据整合（CDI）软件和主数据管（MDM）软件给数据质量的管理带来了很大方便。但是，数据质量的保证仅靠软件显然是不行的。实际上，在整个数据质量的控制过程中，人仍然是关键因素。例如，仅仅数 据的录入就涉及很多人: 销售人员会录入客户信息和交易数据，客户服务部门的工作人员除了录入交易数据外，还会录入所服务公司的新的联系人，订单录入人员会输入客户身份信息。同样，出于销售、市场推广、
文章目录一、任务基线级别二、任务级别 & 表级别三、字段级别1. 对指标字段的监控2. 对维度字段的监控四、报表级别监控五、总结 跑了几场面试，数据质量怎么监控是经常被问到的问题，仅次于自我介绍。 因为数据行业发展了几年，数仓大体都建设成型了，数仓建设的方法论大家总结的也都差不多了，现在大家都开始关心数据质量。 在大家心目中，一个合格的数仓要能产出及时、准确的数据，且对数据的质量有
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
监控背景&解决的问题因为数据涉及商家运营策略的制定，所以在商用数据及时性和准确性上都会有很高的要求，而数据除了发布可能引入问题之外，每日调度时依赖表缺失、组件异常或者数据异常等均可能造成数据问题，所以线上监控就显得非常重要，是发现和拦截问题的重要手段。本文主要分享有赞针对离线和实时数据做的一些监控实践，当前商家数据基本在7点前完成产出，所以线上监控规则大多是7点开始调度，为了更早的发现问题
目录概述定义为何要做数据质量监控基本概念特性架构安装Docker部署Docker 镜像批处理使用Docker 镜像流处理使用UI界面操作概述定义Apache Griffin 官网地址 Apache Griffin 源码release最新版本0.6.0Apache Griffin 官网文档地址 Griffin - Quick StartApache Griffin 源码
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
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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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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前言数据质量监控 是容易被忽略的一个重要环节，我刚开始搞数据库时压根也没想到会有这档事，直到频繁出现几次数据“翻车”事故后，才感受到它的重要性与必要性；如果连数据源的状况都不能掌控，那么搞数据分析就像在“危楼”上建房；“凡有数据必有监控”，这是之前我被老板骂过的话，只想说骂的真对。1.数据质量监控流程数据质量监控流程大体有两个环节：监控 与 告警。监控，一般指核查表的数据量 或 表字段的统计值 是
【PMP监控项目质量 工具】—— 探析PMP认证考试与项目管理质量监控
随着全球经济一体化的加速和企业竞争加剧，项目管理作为一种重要的管理手段，受到越来越多企业的青睐。PMP认证作为全球公认的项目管理专业资格认证，更是备受推崇。本文将围绕PMP考试、PMP认证后的维持以及项目管理质量监控工具等方面展开讨论。
一、PMP考试概述
PMP考试时间为230分钟，包含180道选择题，是对项目管理专业
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
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
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
对于工厂企业来说，产品的质量是企业经营的命脉，那么质量管理工作要怎么去做好就是一个关键。今天给大家分享关于质量管理五大核心工具的内容，那何为五大工具，他们都有什么特点，又有何要求？我们将其中的主要内容作了整理，仅供参考。 01质量管理五大工具，也称品管五大工具：统计过程控制(SPC：Statistical Process Control)；测量系统分析(MSA：Measure Syst
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
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、
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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...
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2022-01-18 09:31:16
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