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
质量大数据根据质量管理在不同生产体系、管理体系和数据基础等上下文的内涵不同，决定了其边界和内容。从数据要素的角度，质量大数据是指围绕工业产品各种质量要求（功能型质量、性能质量、可靠性质量、感官质量等）在不同阶段（研发设计、生产制造、使用运行等）所产生的与产品质量相关的各类数据的总称，覆盖了人、机、料、法、环、测等多个因素。从业务范围的角度，质量大数据除了应用于单个企业内部的特定业务环节，也包括上下
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2022-11-24 10:18:12
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资料下载：转发朋友圈截图回复666下载，回复“资料下载”下载所有资料资料下载：回复“资料下载”下载所有资料
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2022-07-25 07:46:01
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前段时间在工作中遇到了一个蛋疼的问题：某学校考场、监考老师、补考学生的自动安排的数据处理。由于业务要求，出现了大数据的存储。先来看看具体做法：1、从考场数据池中获取到所有考场的基本信息。2、随机抽取某个考场(同一场次不允许重复)3、将补考考场信息写入考试信息数据库。这没有问题，毕竟考场的数据不会太多。（这里我们叫步骤1）下一步：1、从监考老师数据池中获取到所有监考老师数据。2、随机抽取某两位老师作
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
2016年，在“互联网+”战略的推动下，移动互联网与越来越多传统行业的结合更加紧密，用户使用移动互联网的工作场景、生活场景、消费场景都在悄然发生着改变， 移动互联网产品在智能硬件、医疗、汽车、旅游、教育等市场也都在不断探索新的可能性。 开发者除了需要关注用户需求外，更需要重视产品质量与口碑，这将极大
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2019-02-27 11:05:00
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在企业软件开发中，软件架构师的职位极其重要。其设计的架构是否合理、实用、有弹性，直接决定了软件开发的复杂度、工作量和最终的软件质量。软件产品的进度、质量和成本，都与软件架构直接相关。优秀的软件架构，系统各部分分工合理，接口清晰，彼此间耦合度小，后续的软件编码、测试和维护起来都非常容易。而低劣的软件架构，层次不清，各部件间耦合度高，调用过程复杂而混乱，后续的软件编码、测试和维护起来工作量大，质量
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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近日，省经信委、省发改委、省能源局印发《关于降低大工业企业用电成本促进转型升级的实施方案》。根据方案，为促进工业经济快速增长，我省将推动大工业企业综合用电价格由0.56元/千瓦时平均降至0.44元/千瓦时，其中，大型数据中心用电价格降至0.35元/千瓦时。记者4月11日从市工信委获悉，该方案是我省推进供给侧结构性改革的系列配套文件之一，旨在有效应对当前经济特别是工业经济下行压力，构建成本洼地，促进
随着大数据被列为“新基建计划”重点发展的领域之一，大数据再一次获得了大众的关注，虽然大数据已经算不上新概念了，技术体系也趋于成熟了，但是依然有很多人对于大数据存在诸多疑问，其中一个重点问题就是大数据到底能有多大的能量。要想解释大数据的能量，可以从以下三个方面来进行阐述：第一：大数据的价值空间。说到大数据的能量就一定要说一下大数据的价值空间，价值空间能够承载的东西非常多，价值空间的大小能够决定一个技
在这份报告中，腾讯Bugly和腾讯优测会对2015年Android和iOS平台上的应用质量进行详细盘点，帮助你了解你的产品质量在行业中处于什么位置。 首先，让我们从整体上，回顾一下2015年度的应用和应用崩溃情况 1.2015 移动应用数量持续快速增长————————————————————————
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2019-02-27 11:06:00
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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
海量的数据处理问题，这是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面：一、 数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，在海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题。尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某
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
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
大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术面广的问题，这制约了大数据的普及。现在需要一种技术，把大数据开发中一些通用的，重复使用的基础代码、算法封装为类库，降低大数据的学习门槛，降低开发难度，提高大数据项目的开发效率。 大数据在工作中的应用有三种：与业务相关，比如用户画像、风险控制等； 与决策相关，数据科学的领域，了解统计学、算法，这是数据科学家的范畴；
当前的大数据系统架构主要有两种：一种是MPP数据库架构，另一种就是Hadoop体系的分层架构。这两种架构各有优势和适合的场景。另外随着光纤网络通信技术的发展，大数据系统架构正在向着存储与计算分离的架构和云化架构方向发展。 Hadoop体系的分层架构解读见：大数据系统架构——Hadoop体系本文从并行硬件架构的发展讲起，进一步介绍基于并行硬件架构的数据库一体机系统与基于MPP架构的数据库软件系统。
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2023-08-15 13:19:39
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大数据入门知识总结一、大数据部门及流程二、数据仓库1、数据仓库的基本概念2、数据仓库的主要特征3、数据仓库与数据库区别5、数据仓库——ETL三、Hadoop——HDFS分布式存储系统1、Hadoop简介2、HDFS、Yarn、MapReduce3、Hadoop集群搭建4、HDFS的概述5、HDFS的Shell命令6、HDFS的基准测试四、Hive1、什么是Hive2、Hive的特点3、Hive架
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2023-08-30 12:38:46
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