数据质量管理平台（数据质量管理平台开发文档）

本篇文章给大家谈谈数据质量管理平台，以及数据质量管理平台开发文档对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享数据质量管理平台的知识，其中也会对数据质量管理平台开发文档进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、国家数据质量管理平台是匿名的吗
• 2、求指点个数据质量管理软件有哪些？
• 3、数据治理有哪些好的平台工具？
• 4、一款优秀的数据质量探查工具应该具有哪些功能
• 5、如何理解关于数据质量管理系统的整合与优化

国家数据质量管理平台是匿名的吗

国家数据质量管理平台是匿名的。根据查询相关公开信息显示，国家数据质量管理平台的日常反馈可以采用实名和匿名两种方式进行，可以是匿名的。数据质量管理平台是三维天地信息标准化管理一体化平台解决方案中的核心标准组件。

求指点个数据质量管理软件有哪些？

个人觉得亿信华辰的数据质量管理不错。系统功能强大，支持数十种质量评价算法技术并且易扩展，满足业务系统运行、数据中心建设、数据治理过程中各类规则的定义，并可实现跨数据源的对比分析，还能定义自动质量检查，发现重大问题可以自动邮件、短信方式及时告警，也能一键操作生成全方位的质检报告。性能也不错，符合JDBC2.0规范的数据库都能兼容，百万级数据20条规则的质量检查只需2分多钟就能完成。系统功能操作界面都是图形化的操作界面，简单易上手，对使用者的门槛较低，有兴趣可以去亿信华辰具体了解一下。

数据治理有哪些好的平台工具？

平台：睿治数据治理平台

睿治智能数据治理平台由亿信华辰自主研发数据质量管理平台，融合元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、主数据管理、数据交换管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理九大产品模块数据质量管理平台，各产品模块可独立或任意组合使用数据质量管理平台，打通数据治理各个环节数据质量管理平台，可快速满足政府、企业用户各类不同的数据治理场景。

Alation

平台：ASG Technologies

描述： Alation为广泛的数据智能解决方案提供了一个平台，包括数据搜索和发现，数据治理，数据管理，分析和数字转换。该产品具有行为分析引擎，内置的协作功能和开放的界面。Alation还可以分析数据并监视使用情况，以确保用户对数据准确性有准确的了解。该平台还可以洞察用户如何从原始数据创建和共享信息。

ASG技术

平台： ASG企业数据智能

描述： ASG Technologies提供了一个数据智能平台，可以发现来自220多个传统和大数据源的数据。该工具具有通过模式匹配，参考数据集成和丰富指标进行自动数据标记的功能。自动化业务流水线使用户可以更好地了解他们的数据，并且治理功能包括在数据湖和传统来源中跟踪数据的能力。ASG的EDI产品提供了令人印象深刻的功能组合，其中的参考客户称赞供应商对各种业务用例的支持。

一款优秀的数据质量探查工具应该具有哪些功能

当前越来越多的企业认识到了数据的重要性，数据仓库、大数据平台的建设如雨后春笋。但数据是一把双刃剑，它能给企业带来业务价值的同时也是组织最大的风险来源。糟糕的数据质量常常意味着糟糕的业务决策，将直接导致数据统计分析不准确、监管业务难、高层领导难以决策等问题。因此很多企业迫切的需要一款数据质量探查工具来提升数据质量，那么，一款数据质量探查工具应该具备哪些功能才能称之为优秀的工具呢？

一、这款工具需要提供开箱即用的功能，数据初次导入即自动进行数据内容剖析：

字段中非重复值的个数、所有值的个数

字段中值出现的频率及占比

字段中空值个数及占比

字段中Null的个数及占比

字段中值的最大最小值

字段中值的数据模式个数、出现频率及占比

字段中值按不同数据占位格式的个数、出现频率及占比

值为数值类型时 的标准方差

值为数值类型时百分位 为数值类型时百分位 分析

值为数值类型时自动 求和 、计算 平均值 平均值

二 、它需要能对数据见的关系进行剖析：

1） 主键分析

数据质量探查工具在数据导入时自动进行主键分析，发现所有满足或接近满足唯一性的主键字段，帮助数据管理员和业务人员可以进一步判断确定主键。

2） 字段间依赖分析

数据质量探查工具在数据导入时自动进行表内字段间依赖分析，分析字段间值的冲突情况。帮助数据管理员和业务人员可以进一步判断确定字段间依赖是否正常，并且分析结果可下钻到具体的详细记录。

3） 表间关系分析

数据质量管理平台可发现表间可能的关联关系，分析两表间相同/不相同的值个数及记录数量，能通过维恩图直观方便地进行结果展示，并生成E-R（实体关系模型）

三、数据质量探查工具需要支持多人协：

数据质量探查工具提供Notes(注释)、Bookmarks(电子书签)和时间日志(Event Logs)进行数据分析的跟踪、记录。方便查看发现的突出问题，所关心的地方和检查点等，方便团队进行问题沟通和解决。

书签：在分析数据的时候可以创建书签，并且将共享给其他人后续需要查看点击。

笔记：对发现的问题进行归类， 并评估业务影响度对发现的问题进行归类， 并评估业务影响。

权限控制：可以设置不同的人员，比如财务人员能看到数据，其他不如财务人员能看到数据

回退和钻取：数据质量探查工具提供自带的回退和下钻功能，方便进行剖析结果和诊断结果追踪，比如通过某个字段值的数据模式，可以轻松准确地钻取到相匹配的详细记录，可通过后退按钮显示之前的结果。

四、业务规则管理：

1） 数据质量探查工具提具有务规则管理功能，进行数据合规性检查，标准性检查等数据诊断工作，可创建、修改、删除、运行、快速查找业务规则，可快速定位业务规则所影响的实体表，有助于业务规则变更影响分析。

2） 数据质量探查工具具有业务规则库管理模式，可对业务规则进行分类、优先级管理，支持多种格式导入导出，支持业务规则重用。

3） 数据质量探查工具具有业务规则提供通过率阈值的灵活配置，方便企业灵活配置自己的数据质量诊断标准，快速适应企业不断变化的业务需求。

4）

数据质量探查工具具有对业务规则重复多次运行，可对业务规则结果进行查看分析，可从符合/不符合业务规则记录数钻取到详细信息，进行具体的数据问题分析和定位。结果元数据与其他剖析元数据一样存储在数据质量管理平台资料库里，非常方便导入到Excel或报表工具中进一步进行图形可视化分析。

五，提供可视化报表

数据质量探查工具提供可视化报表，让数据将诶过一目了然。

当然，若能提供调度配置，可对时序类数据进行作业调度及监控，做到异常数据的预警就完美了。

如何理解关于数据质量管理系统的整合与优化

1、信息系统数据质量——根据“垃圾进，垃圾出（garbagein，garbageout）”的原理，为了使信息系统建设取得预期效果，达到数据决策的目标，就要求信息系统提供的数据是可靠的，能够准确反应客观事实。如果数据质量得不到保证，即使数据分析工具再先进，模型再合理，算法再优良，在充满“垃圾”的数据环境中也只能得到毫无意义的垃圾信息，系统运行的结果、作出的分析就可能是错误的，甚至影响到后续决策的制定和实行。高质量的数据来源于数据收集，是数据设计以及数据分析、评估、修正等环节的强力保证。因此，信息系统数据质量管理尤为重要，这就需要建立一个有效的数据质量管理体系，尽可能全面发现数据存在的问题并分析原因，以推动数据质量的持续改进。作为信息系统的重要构成部分，数据质量问题是影响信息系统运行的关键因素，直接关系到信息系统建设的成败。
2、大数据环境下数据质量管理面临的挑战，因为大数据的信息系统更容易产生数据质量问题：
（1）在数据收集方面，大数据的多样性决定了数据来源的复杂性。来源众多、结构各异、大量不同的数据源之间存在着冲突、不一致或相互矛盾的现象。在数据获取阶段保证数据定义的完整性、数据质量的可靠性尤为必要。
（2）由于规模大，大数据获取、存储、传输和计算过程中可能产生更多错误。采用传统数据的人工错误检测与修复或简单的程序匹配处理，远远处理不了大数据环境下的数据问题。
（3）由于高速性，数据的大量更新会导致过时数据迅速产生，也更易产生不一致数据。
（4）由于发展迅速，市场庞大，厂商众多，直接产生的数据或者产品产生的数据标准不完善，使得数据有更大的可能产生不一致和冲突。
（5）由于数据生产源头激增，产生的数据来源众多，结构各异，以及系统更新升级加快和应用技术更新换代频繁，使得不同的数据源之间、相同的数据源之间都可能存在着冲突、不一致或相互矛盾的现象，再加上数据收集与集成往往由多个团队协作完成，期间增大了数据处理过程中产生问题数据的概率。
3、数据质量管理策略
为了改进和提高数据质量，必须从产生数据的源头开始抓起，从管理入手，对数据运行的全过程进行监控，密切关注数据质量的发展和变化，深入研究数据质量问题所遵循的客观规律，分析其产生的机理，探索科学有效的控制方法和改进措施；必须强化全面数据质量管理的思想观念，把这一观念渗透到数据生命周期的全过程。
结合大数据的参考框架及数据处理实际需求情况，数据质量管理可以从以下几个方面着手，以多方协作改进，最终实现系统数据处于持续高效可用的状态。
3．1建立数据质量评价体系
评估数据质量，可以从如下4个方面来考虑：①完整性：数据的记录和信息是否完整，是否存在缺失情况；②一致性：数据的记录是否符合规范，是否与前后及其它数据集保持统一；③准确性：数据中记录的信息和数据是否准确，是否存在异常或者错误信息；④及时性：数据从产生到可以查看的时间间隔，也叫数据的延时时长。
有了评估方向，还需要使用可以量化、程序化识别的指标来衡量。通过量化指标，管理者才可能了解到当前数据质量，以及采取修正措施之后数据质量的改进程度。而对于海量数据，数据量大、处理环节多，获取质量指标的工作不可能由人工或简单的程序来完成，而需要程序化的制度和流程来保证，因此，指标的设计、采集与计算必须是程序可识别处理的。
完整性可以通过记录数和唯一值来衡量。比如某类的交易数据，每天的交易量应该呈现出平稳的特点，平稳增加、平稳增长或保持一定范围内的周期波动。如果记录数量出现激增或激减，则需要追溯是在哪个环节出现了变动，最终定位是数据问题还是服务出现了问题。对于属性的完整性考量，则可以通过空值占比或无效值占比来进行检查。
一致性检验主要是检验数据和数据定义是否一致，因此可以通过合规记录的比率来衡量。比如取值范围是枚举集合的数据，其实际值超出范围之外的数据占比，比如存在特定编码规则的属性值不符合其编码规则的记录占比。还有一些存在逻辑关系的属性之间的校验，比如属性A取某定值时，属性B的值应该在某个特定的数据范围内，都可以通过合规率来衡量。
准确性可能存在于个别记录，也可能存在于整个数据集上。准确性和一致性的差别在于一致性关注合规，表示统一，而准确性关注数据错误。因此，同样的数据表现，比如数据实际值不在定义的范围内，如果定义的范围准确，值完全没有意义，那么这属于数据错误。但如果值是合理且有意义的，那么可能是范围定义不够全面，则不能认定为数据错误，而是应该去补充修改数据定义。
通过建立数据质量评价体系，对整个流通链条上的数据质量进行量化指标输出，后续进行问题数据的预警，使得问题一出现就可以暴露出来，便于进行问题的定位和解决，最终可以实现在哪个环节出现就在哪个环节解决，避免了将问题数据带到后端及其质量问题扩大。
3．2落实数据质量信息的采集、分析与监控
有评价体系作为参照，还需要进行数据的采集、分析和监控，为数据质量提供全面可靠的信息。在数据流转环节的关键点上设置采集点，采集数据质量监控信息，按照评价体系的指标要求，输出分析报告。
3．3建立数据质量的持续改进工作机制
通过质量评价体系和质量数据采集系统，可以发现问题，之后还需要对发现的问题及时作出反应，追溯问题原因和形成机制，根据问题种类采取相应的改进措施，并持续跟踪验证改进之后的数据质量提升效果，形成正反馈，达到数据质量持续改良的效果。在源头建立数据标准或接入标准，规范数据定义，在数据流转过程中建立监控数据转换质量的流程和体系，尽量做到在哪发现问题就在哪解决问题，不把问题数据带到后端。
导致数据质量产生问题的原因很多。有研究表示，从问题的产生原因和来源，可以分为四大问题域：信息问题域、技术问题域、流程问题域和管理问题域。信息类问题是由于对数据本身的描述、理解及其度量标准偏差而造成的数据质量问题。产生这类数据质量问题的主要原因包括：数据标准不完善、元数据描述及理解错误、数据度量得不到保证和变化频度不恰当等。技术类问题是指由于在数据处理流程中数据流转的各技术环节异常或缺陷而造成的数据质量问题，它产生的直接原因是技术实现上的某种缺陷。技术类数据质量问题主要产生在数据创建、数据接入、数据抽取、数据转换、数据装载、数据使用和数据维护等环节。流程类问题是指由于数据流转的流程设计不合理、人工操作流程不当造成的数据质量问题。所有涉及到数据流转流程的各个环节都可能出现问题，比如接入新数据缺乏对数据检核、元数据变更没有考虑到历史数据的处理、数据转换不充分等各种流程设计错误、数据处理逻辑有缺陷等问题。管理类问题是指由于人员素质及管理机制方面的原因造成的数据质量问题。比如数据接入环节由于工期压力而减少对数据检核流程的执行和监控、缺乏反馈渠道及处理责任人、相关人员缺乏培训和过程资产继承随之带来的一系列问题等。
了解问题产生的原因和来源后，就可以对每一类问题建立起识别、反馈、处理、验证的流程和制度。比如数据标准不完善导致的问题，这就需要有一整套数据标准问题识别、标准修正、现场实施和验证的流程，确保问题的准确解决，不带来新的问题。比如缺乏反馈渠道和处理责任人的问题，则属于管理问题，则需要建立一套数据质量的反馈和响应机制，配合问题识别、问题处理、解决方案的现场实施与验证、过程和积累等多个环节和流程，保证每一个问题都能得到有效解决并有效积累处理的过程和经验，形成越来越完善的一个有机运作体。
当然，很多问题是相互影响的，单一地解决某一方面的问题可能暂时解决不了所发现的问题，但是当多方面的持续改进机制协同工作起来之后，互相影响，交错前进，一点点改进，最终就会达到一个比较好的效果。
3．4完善元数据管理
数据质量的采集规则和检查规则本身也是一种数据，在元数据中定义。元数据按照官方定义，是描述数据的数据。面对庞大的数据种类和结构，如果没有元数据来描述这些数据，使用者无法准确地获取所需信息。正是通过元数据，海量的数据才可以被理解、使用，才会产生价值。
元数据可以按照其用途分为3类：技术元数据、业务元数据和管理元数据。技术元数据：存储关于信息仓库系统技术细节的数据，适用于开发和管理数据而使用的数据。主要包括数据仓库结构的描述，包括对数据结构、数据处理过程的特征描述，存储方式和位置覆盖整个涉及数据的生产和消费环节。业务元数据：从业务角度描述了数据仓库中的数据，提供了业务使用者和实际系统之间的语义层。主要包括业务术语、指标定义、业务规则等信息。
管理元数据：描述系统中管理领域相关概念、关系和规则的数据，主要包括人员角色、岗位职责、管理流程等信息。由此可见，本文提出的解决思路都需要元数据管理系统的支持。良好的元数据管理系统能为数据质量的采集、分析、监控、改进提供高效、有力的强大保障。同时，良好的数据质量管理系统也能促进元数据管理系统的持续改进，互相促进完善，共同为一个高质量和高效运转的数据平台提供支持。
4结语
数据质量（DataQuality）管理贯穿数据生命周期的全过程，覆盖质量评估、数据监控、数据探查、数据清洗、数据诊断等方面。数据源在不断增多，数据量在不断加大，新需求推动的新技术也不断诞生，这些都对大数据下的数据质量管理带来了困难和挑战。因此，数据质量管理要形成完善的体系，建立持续改进的流程和良性机制，持续监控各系统数据质量波动情况及数据质量规则分析，适时升级数据质量监控的手段和方法，确保持续掌握系统数据质量状况，最终达到数据质量的平稳状态，为业务系统提供良好的数据保障。 关于数据质量管理平台和数据质量管理平台开发文档的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 数据质量管理平台的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据质量管理平台开发文档、数据质量管理平台的信息别忘了在本站进行查找喔。

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