数据质量管理
2021-08-24 14:00:23 25 举报AI智能生成
数据质量管理是确保数据准确性、完整性、一致性和可靠性的过程。它涉及到数据的收集、存储、处理和使用等各个环节，旨在通过有效的数据治理策略和技术手段，提高数据质量，从而为企业决策提供准确、可靠的信息支持。数据质量管理包括数据清洗、数据校验、数据整合、数据监控等多个方面，需要建立一套完善的数据质量管理体系，以确保数据在整个生命周期中始终保持高质量。
作者其他创作
大纲/内容
数据源管理
数据库
上传文件
质量规则管理
质量规则列表
规则查询
新建质量规则
1.选择数据表
2.设置告警：告警接收人和告警方式
3.新建规则表达式
限定一组质量规则的作用范围。数据表可以有多个规则，采用规则数方式进行管理多个质量规则
修改规则
删除规则
规则状态：开发、启用、停用
规则任务管理
提供质量规则的调度和执行，产品问题数据
规则执行任务列表
新建执行任务
执行
任务日志
编辑
禁用
删除
查看校验记录
问题数据清单导出
查看质量报告
质量管理概况
质量规则校验的概况
数据质量整体分析
数据总量、问题数据总量、问题数据占比
过滤条件：时间范围（月份）、规则业务类别
数据质量组成分析
问题数据中，按规则分类进行分析
模板管理
规则模板
报告模板
系统管理
用户
角色
日志
0 条评论
下一页
为你推荐
查看更多
