大数据平台体系下的数据质量保障
大数据时代的数据质量评估和控制
大数据时代的数据质量评估和控制随着数码化和网络化的快速发展，大数据作为一种信息的重要形式，在当今社会中扮演着至关重要的角色。
大数据可以被应用于从商业决策到公共安全的各个领域，然而，这些数据的可靠性和准确性成为了人们关注的焦点。
虽然大数据的搜集和存储容易，但是保障数据的质量和准确性则比较困难。
因此，在大数据时代，数据质量评估和控制成为了极其重要的问题。
一、数据质量的定义在大数据时代，数据质量可以被定义为一种度量，用于衡量一个数据集合或者子集是否适合于特定目的。
数据质量通常包括数据的准确性、完整性、一致性、及时性、可信度、规范性等方面。
如果一个数据的质量不佳，那么它会对决策和分析产生负面影响。
二、数据质量评估的必要性高质量的数据是做出准确决策和分析的基础。
在大数据时代，我们面临的数据越来越多，从不同来源和不同种类的数据搜集到的数据质量不一定保证一致性和准确性。
因此，必须对数据进行评估以保证数据的质量，以便在后续分析、决策和预测中得到更为准确的结果。
数据质量评估的重要性体现在以下几个方面：（1）大数据分析需要准确的数据，因为大数据的规模很大，因此数据中的错误和偏差问题也是很普遍的。
这些错误和偏差可能会影响到最终的结果。
（2）准确的数据可以帮助企业减少成本，提高效率，优化资源配置。
同时，准确的数据也可以帮助企业更好的预测市场动态，调整战略，提高市场竞争力。
（3）对于政府来说，准确的数据可以帮助政府更好地了解民众的需求和生活状况，制定更适宜的政策来推进社会发展。
三、数据质量评估方法在大数据时代，数据质量评估方法和技术不断发展，以下是几种常见的评估方法：（1）基于规则的评估方法：该方法基于一组规则和标准来评估数据。
当数据违反规则和标准时，就可以认为数据存在质量问题。
（2）基于采样的评估方法：该方法基于对样本进行分析来评估数据。
通过对样本中的数据进行分析，可以推断整个数据集合的质量。
采样的方法可以节省时间和成本，但是可能会在数据分析和决策中引入偏差。
大数据分析平台的数据质量评估方法研究
大数据分析平台的数据质量评估方法研究随着大数据技术的发展与普及，大数据分析平台的应用范围不断扩大。
而对于这些平台而言，确保数据质量是一个至关重要的问题。
因此，本文将研究大数据分析平台的数据质量评估方法，以确保平台能够提供高质量的数据分析结果。
数据质量是指数据的准确性、完整性、一致性、时效性等方面的属性。
对于大数据分析平台而言，数据质量评估是确保数据分析结果可靠性和可信度的关键环节。
下面将介绍几种常见的数据质量评估方法。
一、数据质量指标体系的建立为了对数据进行全面的评估，需要建立一个完整的数据质量指标体系。
该体系可以包括数据准确性、数据完整性、数据一致性、数据时效性、数据安全性等多个维度的指标。
通过对这些指标进行量化和评估，可以为数据质量的管理提供科学依据。
在建立数据质量指标体系时，可以参考相关研究和标准，如ISO 8000国际标准。
同时，还可以结合具体业务需求制定适合的指标。
例如，在金融行业中，数据准确性和数据时效性可能是较为重要的指标；而在电子商务行业中，数据完整性和数据一致性可能更为重要。
二、数据质量评估方法的选择针对建立的数据质量指标体系，需要选择适合的数据质量评估方法。
常见的方法包括数据抽样、数据比对、数据清洗、数据监控等。
数据抽样是通过从大数据中抽取一部分数据进行评估，从而推断整体数据质量水平的方法。
通过合理的抽样设计和统计分析，可以得出对整体数据质量的推断。
数据比对是将不同数据源中的相同数据进行比对，以检测数据一致性和准确性。
数据清洗是对数据进行去重、去噪、纠错等处理，以提高数据的准确性和完整性。
数据监控是通过实时监测数据的采集、传输和处理过程，以及数据质量指标的变化情况，及时发现和解决数据质量问题。
根据实际情况，可以选择一个或多个方法进行数据质量评估。
也可以结合不同方法，建立一个综合的数据质量评估体系。
三、数据质量评估工具的应用为了提高数据质量评估的效率和准确性，可以利用数据质量评估工具。
大数据平台中的数据质量评估与优化研究
大数据平台中的数据质量评估与优化研究随着信息技术的高速发展和互联网的广泛应用，大数据已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
然而，在大数据应用的过程中，数据质量问题却一直是困扰着数据管理人员和分析人员的难题。
因此，数据质量评估与优化研究成为了大数据应用领域中的一个重要研究领域。
一、数据质量评估的意义数据质量是指数据的精度、完整性、一致性、合规性等方面的特性，对于评估数据的可靠性和使用价值具有非常重要的意义。
在大数据平台中，数据质量评估可以帮助数据管理者和分析人员了解数据的真实情况，并发现潜在的质量问题，为数据质量的改进提供可靠依据。
数据质量评估的方式有很多，可按照数据质量的特性分类，如精度评估、完整性评估、一致性评估等；也可按照数据管理的环节分类，如数据采集、数据清洗、数据集成等。
这些评估方式都需要使用一些数据质量指标，如准确率、错误率、重复率、缺失率等，来对数据的质量进行度量和评估。
二、数据质量评估的方法在大数据平台中，数据质量评估的方法也在不断地发展和变化。
常用的数据质量评估方法有如下几种：1. 数据抽样分析法数据抽样分析法是指从数据的总体中抽取一个样本，对样本进行统计分析，然后通过对样本数据的分析来推断数据总体的质量情况。
这种方法适用于数据量较大，数据类型比较单一的情况下，可以快速地评估数据的质量。
2. 数据规则检查法数据规则检查法是指通过规则检查工具对数据进行逐条检查，根据设定的规则和标准来评估数据质量。
这种方法适用于数据质量问题比较单一，规则比较明确的情况下，可以对数据进行全面的检查和评估。
3. 数据统计分析法数据统计分析法是指通过对数据的分布、频率、均值、方差等指标进行统计分析，来评估数据的质量。
这种方法适用于数据质量问题多样化，没有明确的规则和标准的情况下，可以通过数据的统计特征来推断数据的质量情况。
三、数据质量优化的方法通过数据质量评估，我们可以了解数据的质量情况，并发现其中存在的问题，但同时也需要对这些问题进行优化和改进。
大数据时代的数据质量管理
大数据时代的数据质量管理在大数据时代，数据质量管理变得至关重要。
数据质量管理是指确保数据在采集、存储、处理和分析过程中保持准确、完整、一致和可靠的过程。
只有保证数据质量，才能确保数据分析的准确性和决策的有效性。
本文将从数据质量管理的重要性、数据质量管理的挑战、数据质量管理的方法、数据质量管理的工具和数据质量管理的未来发展五个方面进行详细阐述。
一、数据质量管理的重要性1.1 数据质量直接影响决策效果数据质量差劣将导致决策者基于错误或不完整的数据做出错误的决策，从而影响企业的发展方向和竞争力。
1.2 数据质量关乎企业声誉数据质量不佳会导致客户对企业的信任度下降，影响企业形象和品牌价值。
1.3 数据质量是数据分析的基础数据质量好坏直接影响数据分析的准确性和可信度，进而影响企业的竞争力和市场地位。
二、数据质量管理的挑战2.1 数据来源多样化数据来源多样化导致数据质量难以统一管理和控制，容易出现数据不一致和冲突。
2.2 数据量庞大大数据时代数据量庞大，数据质量管理的难度和复杂度也随之增加，需要更加高效的管理方法和工具。
2.3 数据更新频繁数据更新频繁会导致数据质量难以及时维护和管理，容易出现数据过时和失效的情况。
三、数据质量管理的方法3.1 数据质量评估通过数据质量评估方法，对数据进行全面的质量检查和评估，发现数据质量问题并及时修复。
3.2 数据质量监控建立数据质量监控机制，实时监测数据质量变化，及时发现和解决数据质量问题，确保数据质量稳定。
3.3 数据质量治理建立数据质量治理机制，明确数据质量管理责任和流程，确保数据质量管理的有效实施和持续改进。
四、数据质量管理的工具4.1 数据质量管理平台数据质量管理平台可以帮助企业实现数据质量评估、监控和治理，提高数据质量管理的效率和效果。
4.2 数据质量检测工具数据质量检测工具可以帮助企业对数据进行自动化检测和修复，提高数据质量管理的自动化水平和效率。
4.3 数据质量分析工具数据质量分析工具可以帮助企业对数据质量进行深入分析和挖掘，发现潜在的数据质量问题并提出改进方案。
大数据平台服务质量保障方案
大数据平台服务质量保障方案1.1. 服务时间大数据平台免费维护服务期限为1年，自软件通过验收之日起计算，包括但不限于日常巡检、故障处置、系统缺陷修改和软件升级调整，星环提供技术支持支持服务。
软件所属系统发生故障时，星环协助甲方排除系统故障，恢复系统正常运行，当软件核心功能不可用时，会安排主要研发维护人员2小时赶到现场，并在4小时内处置完毕；当软件出现故障但未影响核心功能时，在24小时内恢复系统的正常使用。
免费提供系统上线后1年内的非重大变更和升级服务。
当进行重大的网络调整或系统割接时，派专人到现场进行指导和技术支持。
在保修期内服务过程中，由现场工程师实时对系统进行检测，排除隐患，保障系统稳定运行，合理安排人员，保障后续服务人员的服务质量。
在保修期内，由我公司派技术支持工程师定期进行系统状态巡查，登记备案。
设备、系统运行一定时间后，我公司按季度提供系统运行情况的统计和分析数据，以提出优化建议和措施。
1.2. 技术服务我方提供终验以后1年的技术服务，包括现场支持、远程支持、知识转移、甲方后续开发和运维的技术支持、故障处理、相关产品软件大小版本升级、相关软件补丁升级、系统设备扩容、相关系统软件升级、系统健康检查与维护等服务。
1.2.1. 现场支持服务系统优化或升级等关键事点，根据用户请求，安排相关技术人员到用户现场提供技术服务。
服务内容包括：△现场安装和部署集群服务△现场相关产品升级服务△大数据平台日常巡检△系统故障排查和诊断在合同规定的服务有效期内，针对关键业务时段提供驻场服务。
在保修期内服务过程中，由现场工程师实时对系统进行检测，排除隐患，保障系统稳定运行，合理安排人员，保障后续服务人员的服务质量。
根据要求，提供现场指导，包括应用开发、应用移植、算法优化、平台管理、平台使用、应用对接、接口适应性改造、应用改造等现场指导工作。
在终验后的每次现场服务完成后，我方服务人员向甲方提交《维护技术服务工作报告》。
大数据平台中的数据质量管理与优化技术
大数据平台中的数据质量管理与优化技术随着大数据时代的到来，数据质量管理成为了一个重要的议题。
大数据平台中的数据质量管理与优化技术为企业提供了有效的手段来提高数据的准确性、完整性和一致性，并最大化数据的价值。
本文将重点探讨大数据平台中的数据质量管理与优化技术，以及如何有效地实施这些技术。
1. 数据质量管理的重要性数据质量是指数据的准确性、完整性、一致性和可用性。
在大数据平台中，数据质量管理对于企业的决策、分析和业务运营至关重要。
缺乏数据质量管理可能导致错误的决策、低效的业务流程以及不可靠的数据分析结果。
因此，提高数据质量管理是大数据平台中的一个重要挑战。
2. 数据质量管理的流程和方法数据质量管理包括数据质量评估、数据质量监控和数据质量改进。
在评估阶段，企业需要对数据进行质量评估，确定数据的准确性、完整性和一致性。
在监控阶段，企业需要实时监控数据的质量，并及时发现和修复数据质量问题。
在改进阶段，企业需要采取措施来提高数据的质量，例如数据清洗、数据标准化和数据集成等。
3. 数据质量管理的工具和技术大数据平台中广泛应用的工具和技术可以帮助企业实施数据质量管理。
以下是几个常见的工具和技术：a. 数据清洗工具：数据清洗是一种常见的数据质量改进方法，可以帮助企业发现和修复数据中的错误和不一致性。
数据清洗工具可以自动化数据清洗流程，提高数据质量的效率和准确性。
b. 数据质量监控工具：数据质量监控工具可以帮助企业实时监控数据的质量，并自动发现和报告数据质量问题。
这些工具可以有效减少数据质量问题的影响，并加快问题的修复速度。
c. 数据质量规则管理工具：数据质量规则管理工具可以帮助企业定义和管理数据质量规则。
通过定义数据质量规则，企业可以标准化数据质量评估和改进流程，并确保一致的数据质量标准。
d. 数据质量度量指标：企业可以定义一系列数据质量度量指标来衡量数据的准确性、完整性和一致性。
这些指标可以帮助企业评估数据的质量，并制定相应的改进计划。
大数据时代的数据质量管理
大数据时代的数据质量管理在大数据时代，数据质量管理成为了企业重要的任务之一。
数据质量管理是指通过一系列的措施和方法，确保数据在采集、存储、处理和应用过程中的准确性、完整性、一致性和可信度。
良好的数据质量管理可以提高企业决策的准确性和效率，降低数据分析的风险。
数据质量管理的目标是保证数据的可靠性和可用性。
为了达到这个目标，需要采取以下几个步骤：1. 数据采集阶段：在数据采集阶段，需要确保数据来源的可靠性和准确性。
可以通过与数据供应商建立合作关系，签订数据质量协议，明确数据采集的标准和要求。
同时，还可以通过数据采集设备的监控和校准，确保数据的准确性和一致性。
2. 数据存储阶段：在数据存储阶段，需要确保数据的完整性和一致性。
可以通过数据备份和恢复机制，确保数据的安全性和可靠性。
同时，还可以通过数据清洗和去重的技术手段，消除数据中的冗余和错误，保证数据的准确性和一致性。
3. 数据处理阶段：在数据处理阶段，需要确保数据的准确性和可信度。
可以通过数据验证和校验的方法，检测数据中的错误和异常。
同时，还可以通过数据挖掘和分析的技术手段，发现数据中的潜在问题和价值。
4. 数据应用阶段：在数据应用阶段，需要确保数据的可用性和可信度。
可以通过数据访问控制和权限管理的方法，保护数据的安全性和隐私性。
同时，还可以通过数据可视化和报表的技术手段，提供直观和易懂的数据展示和分析结果。
为了实现数据质量管理的目标，还需要建立一套完善的数据质量管理体系。
这个体系包括以下几个方面：1. 数据质量指标：需要确定一些衡量数据质量的指标，例如数据准确性、数据完整性、数据一致性和数据可信度等。
这些指标可以根据业务需求和数据特点进行定制，用于评估数据质量的好坏。
2. 数据质量评估：需要定期对数据进行质量评估，发现数据中的问题和潜在风险。
可以使用数据质量评估工具和方法，对数据进行检测和分析，生成数据质量报告和指标。
3. 数据质量控制：需要建立一套数据质量控制的机制，确保数据质量的稳定和可控。
大数据时代下的数据质量问题研究
大数据时代下的数据质量问题研究一、前言随着大数据时代的到来，数据的规模越来越大，对数据质量的要求也越来越高。
数据质量问题成为了制约大数据应用的重要障碍之一。
本文将围绕大数据时代下的数据质量问题进行探讨。
二、大数据时代下的数据质量问题1. 数据完整性数据完整性是指数据是否完整，是否包含了应有的全部数据。
在大数据时代下，数据量巨大，涉及到的数据类型众多，数据源也非常的复杂，数据完整性问题比以前更加严重。
有的数据可能会被意外删除、修改或重复上传，这就需要对数据进行实时的监控和校验，以保证数据的完整性。
2. 数据准确性数据准确性是指数据是否真实、准确和有价值。
在大数据时代下，由于数据量太大，传统的数据管理方式可能已经无效。
有些数据可能来源于多个渠道，这就给数据的准确性带来了挑战。
而且，在处理数据的过程中，很难避免误差的产生，如果误差积累到一定程度，就可能会导致数据质量的下降。
3. 数据一致性数据一致性是指数据之间的逻辑联系和相互影响关系是否正确。
在大数据时代下，由于数据的来源多样性，不同数据间的一致性问题更加突出。
如果数据间不一致，就会给数据分析和决策带来误导性，甚至偏离了原始数据真实的含义。
4. 数据安全性数据安全性是指数据是否能够保护其机密性、完整性和可用性。
在大数据时代下，由于数据的规模巨大，数据的保护变得更加复杂。
恶意攻击者可能会利用大数据技术来进行数据窃取或篡改，给企业和个人的信息安全构成重大威胁。
三、解决大数据时代下的数据质量问题针对数据完整性、准确性、一致性和安全性等问题，解决方案如下：1. 数据监控在大数据应用场景下，实时监控是提高数据质量的重要手段。
通过对数据进行实时监控、自动检验、定期校正和联机分析等多种方式，保证数据的完整性和准确性，及时修正和纠正数据错误。
2. 数据清洗通过数据清洗技术、数据仓库的建立和数据仓库管理系统，对数据进行分类、过滤、转换和聚合等操作，保证数据的精确性、一致性和完整性，提高数据的使用效率和价值，降低决策风险。
数据质量 保障数据准确性和可靠性
数据质量保障数据准确性和可靠性数据质量：保障数据准确性和可靠性数据质量是指数据的准确性、可靠性、完整性和一致性等方面的度量标准。
在当今信息化时代，数据的价值越来越受到重视，而保障数据的准确性和可靠性成为组织和企业的重要任务之一。
本文将重点讨论如何保障数据质量，确保数据的准确性和可靠性。
一、数据质量的重要性数据质量的好坏直接关系到企业决策的准确性和业务运营的顺畅性。
正确的数据可以为企业提供准确的指导和支持，帮助企业迅速做出决策并实施相应的业务策略。
而不准确或不可靠的数据则可能导致错误的决策，甚至产生严重的后果。
因此，保障数据的准确性和可靠性对于企业的发展至关重要。
二、数据质量保障的原则1. 数据采集的准确性数据的准确性依赖于数据采集的过程。
在数据采集阶段，必须确保数据来源的可靠性，并采用科学的方法和工具进行数据采集。
同时，要加强对数据采集人员的培训，提高其数据录入水平和质量意识，减少人为的错误。
2. 数据存储的安全性数据存储是数据质量保障的重要环节。
必须确保数据的存储设备和系统具备足够的安全性和稳定性，避免数据的丢失或被破坏。
同时，要加强对数据存储环境的监控和管理，及时发现并处理潜在的安全隐患，确保数据的安全和完整性。
3. 数据处理的合规性数据处理过程中要遵循合法合规的原则，确保数据的处理符合相关的法律法规和政策要求。
合规的数据处理可以保证数据的真实性和合法性，避免因违规操作导致的数据错误。
4. 数据维护的及时性数据质量保障不仅仅是一次性的工作，还需要进行定期的数据维护和更新。
定期检查数据的准确性和可靠性，并及时修正和更新数据，确保数据始终保持最新和正确的状态。
三、数据质量保障的方法1. 数据清洗数据清洗是保障数据质量的重要环节。
通过对数据进行去重、纠错、补充和格式化等处理，消除数据中的重复、错误和不完整等问题，提高数据的质量和准确性。
2. 数据验证数据验证是保障数据质量的有效手段。
通过对数据进行逻辑验证、完整性验证和一致性验证等方法，确保数据满足预定的规则和标准，并与其他相关数据相一致。
浅谈大数据时代下数据质量的重要性及提高数据质量的方法
浅谈大数据时代下数据质量的重要性及提高数据质量的方法在大数据时代，数据质量变得尤为重要。
数据质量的好坏直接影响着数据分析和决策的准确性，因此提高数据质量成为当前各行各业面临的重要问题。
本文将从数据质量的重要性以及提高数据质量的方法两个方面来进行讨论。
首先，数据质量的重要性不言而喻。
在大数据时代，企业和组织通过数据分析可以获取更多的信息和洞见。
然而，如果数据质量有问题，这些分析结果将完全失去意义。
数据质量不佳会导致决策错误，错失商机，甚至导致企业破产。
而数据质量好的组织能够更好地利用数据，作出正确的决策，提高效率和效益。
提高数据质量的方法有很多，下面列举几个关键的方法。
首先，数据采集环节的重要性不能忽视。
数据是从现实世界中采集而来，因此数据采集环节的质量往往决定了整个数据质量的好坏。
在数据采集过程中，需要确保采集的数据准确、完整、一致和有效。
准确的数据意味着数据的值和信息正确无误，完整的数据意味着数据没有缺失，一致的数据意味着不同数据源之间的数据逻辑一致，有效的数据意味着数据用于分析和决策的目的。
其次，数据清洗是提高数据质量的重要环节。
数据清洗包括数据去重、数据填充、数据规范化等。
数据去重可以消除重复的数据，避免重复计算和错误分析；数据填充可以填充缺失的数据，提高数据的完整性；数据规范化可以将不同数据源中的数据进行统一格式化，确保数据一致性。
再次，数据验证和验证是确保数据质量的关键步骤。
数据验证是通过验证数据是否符合规定的范围和格式来判断数据是否正确；数据验证是通过与现实世界的比对来判断数据的真实性。
数据验证和验证可以通过多种方法来实现，如数据统计和抽样调查。
此外，数据质量的监控也是提高数据质量的重要手段。
通过建立数据质量监控体系，可以随时了解数据的质量情况，并及时采取纠正措施。
监控数据的质量可以通过设立数据质量指标，例如数据完整度、准确度和一致性等。
最后，建立数据质量文化也是提高数据质量的关键因素。
大数据时代的数据治理与数据质量控制
大数据时代的数据治理与数据质量控制随着数字技术与网络技术的不断发展，人类进入了一个数据海洋的时代。
从社交媒体、在线支付到物联网，人们产生的数据已经突破了我们的想象力。
如何对这些海量的数据进行治理并保证数据质量，已经成为人们面临的一个重要问题。
数据治理的概念数据治理是指通过一系列的、规范化的和结构化的流程和方法来管理数字数据。
数据治理的目的是确保数据持续可用、适用、安全、质量高和符合现代标准。
它主要包括数据帮助、数据分类、数据管理、数据质量和数据保护等方面。
数据质量的意义数据质量是数据治理的一个重要环节，数据质量指数据的符合性、完整性、准确性和可用性。
数据质量的提高可以影响数据的应用效果、交互效果和信息关系建立等方面，比如科学研究、商业营销、政策制定以及企业运营管理等等，因此提高数据质量非常重要。
数据质量的控制策略为了维护数据质量，需要一系列控制策略，比如数据采集、数据校验、数据清洗、数据整合、数据转换、数据分析和数据归档等环节。
数据采集数据采集是指从各种渠道获取数据。
数据采集的方式多种多样，比如网页爬虫爬取、实验数据收集、在线问卷调查、商业智能报告等等。
采用不同的数据采集方式需要考虑到不同的因素，包括数据来源、数据格式等等，因此，采集的数据质量必须得到保证。
数据校验当数据被采集后，需要对数据的准确性进行校验，以确保数据的有效性。
数据校验的方式主要有逻辑校验、数据标准校验和数据完整性校验等等。
通过数据校验，可以及时地发现数据的错误，减少数据后续操作时的影响。
数据清洗数据清洗是数据治理中优化数据质量的一项重要策略。
数据清洗的过程主要是通过删除、填补、替换和重构等方式对数据中存在的噪声、重复数据和缺失数据进行处理。
只有经过适当处理的数据可以提供良好的数据分析结果。
数据整合在数据采集的过程中，往往会出现多个数据集需要整合的情况。
数据整合意味着将多个来源不同的数据集合并成一个完整的数据集。
进行数据整合前，需要先对整合数据的格式、粒度、数据类型等进行分析，以保证数据的整合完整性和正确性。
如何在大数据分析中应对数据质量问题(Ⅲ)
随着大数据技术的迅猛发展，大数据分析已经成为企业决策和发展的重要工具。
然而，数据质量问题一直是大数据分析中的一大挑战。
在大数据分析中应对数据质量问题，需要从数据收集、清洗、存储、分析等环节全面考虑，采取一系列措施来确保数据质量，提高数据分析的准确性和可靠性。
首先，对数据收集过程进行规范管理。
数据收集是大数据分析的第一步，而数据来源的不确定性和不规范性是造成数据质量问题的主要原因之一。
因此，需要建立数据收集的规范流程，明确数据来源、数据类型、数据格式等信息，确保数据的准确性和完整性。
同时，采用一些技术手段，如数据校验、数据验证等方法来确保数据的有效性，及时发现和纠正数据异常。
其次，进行数据清洗和去重处理。
大数据中存在大量重复数据和脏数据，这些数据会对数据分析造成严重的影响。
因此，在数据分析之前，需要进行数据清洗和去重处理，剔除重复数据和异常数据，提高数据的准确性和可靠性。
可以采用数据去重工具、数据清洗工具等技术手段来实现数据清洗，减少脏数据对数据分析的干扰。
再者，建立数据质量评估体系。
通过建立数据质量评估体系，对数据进行全面评估和分析，发现数据质量问题并及时解决。
可以采用数据质量评估模型，对数据的准确性、完整性、一致性、时效性等方面进行评估，发现数据质量问题的症结所在，有针对性地进行改进和优化。
同时，建立数据质量监控机制，对数据的变化和异常进行及时监测，保障数据质量的稳定性和持久性。
此外，加强数据管理和安全保障。
数据管理和安全是保障数据质量的重要保障。
在数据存储和管理过程中，需要建立完善的数据管理体系，确保数据的安全性和可靠性。
可以采用数据加密、权限控制、备份和恢复等技术手段，保障数据的完整性和保密性。
同时，建立数据安全管理制度和应急预案，及时应对各种数据安全事件，保障数据的安全和稳定。
最后，持续改进和优化。
面对快速变化的数据环境，需要持续改进和优化数据质量管理工作。
可以采用持续改进的方法论，对数据质量管理的各个环节进行不断优化和改进，提高数据质量管理的效率和效果。
大数据时代的数据质量管理
大数据时代的数据质量管理随着互联网技术的不断普及和发展，机器学习、人工智能、区块链等技术的快速涌现，数据已经成为一个国家，一个企业，一个个人的重要资产之一。
在大数据时代，数据的重要性不言而喻。
然而，在数据使用和共享的背后，存在着大量未知的风险。
因此，如何管理数据质量已成为大数据时代的一项重要任务。
首先，什么是数据质量管理？数据质量管理是指对数据进行规范化、清理、解析、整合、分析、评估、优化的过程。
数据质量管理是一种数据管理的方法，目的是保证数据的准确性、及时性、完整性和可信性。
数据质量管理包括以下几个方面：1.数据清洗：即对数据进行规范化，去重，填补缺失数据等处理。
2.数据整合：将数据从不同来源整合到一起，以便提高数据价值和利用率。
3. 数据分析：通过数据分析，挖掘数据的深层次信息，为企业决策提供参考。
4.数据评估：企业需要对数据进行定期的审核和评估，检查数据的准确性和及时性。
5.数据优化：在检查和审查数据的基础上，进一步完善数据，提高数据的质量和可信度。
现代企业需要通过大数据分析，了解消费者需求、制定更好的战略，提升企业管理能力，进而带来更多的收益。
因此，数据质量的高低对企业的发展至关重要。
那么，如何保证数据质量呢？数据质量管理的关键1.投资进入数据安全和数据保障数据安全和保护是数据质量管理的首要问题。
企业应投入足够的资源和精力，建立健全的数据保障体系，确保数据的安全、完整和保密。
2.规范数据标准和数据结构建立规范的数据标准和数据结构，能够有效地保证数据的准确性和一致性。
因此，企业需要在数据管理的初期，建立相应的标准和结构，这样可以有助于数据管理、数据整合和数据分析。
3.管理好数据流向数据流程的合规和分段管理都是数据质量的重要因素。
针对不同的流程，需要建立相应的安全政策和管理制度，以确保数据的准确性和完整性。
4.建立合理的数据审查和评估机制数据审查和评估是保证数据质量的重要手段。
需要对数据进行周期性的检查和评估，及时发现和解决数据质量问题。
大数据平台的数据质量管理技巧与方法
大数据平台的数据质量管理技巧与方法随着大数据时代的到来，各个行业都越来越依赖于数据来做出决策和运营管理。
然而，随之而来的挑战是如何确保大数据平台的数据质量。
数据质量是指数据在生命周期内是否准确、完整、一致和可信，对于企业的决策和业务流程至关重要。
在这篇文章中，我们将探讨大数据平台的数据质量管理技巧与方法。
首先，建立完善的数据质量管理体系是确保大数据平台数据质量的关键。
一个有效的数据质量管理体系需要包括以下方面的内容：数据质量策略、数据质量规划、数据质量测试与评估、数据质量监控与报告、数据质量改进与优化。
通过建立这样一个体系，企业可以全面掌握数据质量的情况并进行及时的反馈和改进。
其次，数据质量管理的重点在于数据清洗与处理。
大数据平台中的数据通常是从多个来源获取的，可能存在格式不一致、缺失值、错误值等问题。
因此，企业需要借助数据清洗与处理技术来解决这些问题。
常用的方法包括数据去重、数据填充、数据格式转换、数据纠错等。
此外，数据清洗与处理的过程中需要进行数据质量的监控与评估，以确保处理后的数据达到预期的质量要求。
另外，数据质量管理还需要关注数据集成与标准化。
在大数据平台中，数据通常来自不同的数据源，可能存在数据冗余和数据不一致的问题。
因此，企业需要借助数据集成与标准化技术来解决这些问题。
数据集成可以将来自不同数据源的数据进行整合，消除数据冗余和冲突；数据标准化可以将数据转换为统一的格式和语义，以保证数据一致性。
通过数据集成与标准化，企业能够更好地利用大数据来支持决策和业务流程。
此外，数据质量管理还需要借助数据质量度量指标与工具进行支持。
数据质量度量指标是衡量数据质量的重要手段，可以根据不同的业务需求和数据特点选择适用的指标，如准确性、完整性、一致性、时效性等。
企业可以根据这些指标对数据进行评估与监控，并及时采取相应的措施来改善数据质量。
此外，还有一些专门的数据质量管理工具可以帮助企业进行数据质量的监控、报告和改进，比如数据质量管理平台、数据质量工具等。
大数据的数据质量与数据治理
数据一致性
数据在不同系统、不同时间点之间 的统一性和协调性，即数据是否保 持一致。
数据时效性
数据的及时性和有效性，即数据是 否能够及时反映业务变化。
数据质量的重要性
01
决策支持
高质量的数据能够为决策提供 准确、全面的信息支持，提高
决策的科学性和有效性。
02
业务运营
高质量的数据能够保障业务运 营的顺畅进行，提高业务处理
效率和质量。
03
数据分析
高质量的数据能够提高数据分 析的准确性和可信度，为数据 挖掘和预测提供可靠基础。
04
企业声誉
高质量的数据能够提升企业的 形象和信誉，增强客户对企业
的信任度。
数据质量的维度
准确性维度
包括数据的正确性、精确性等方面。
一致性维度
包括数据的统一性、协调性等方面。
可解释性维度
包括数据的易理解性、可解释性等方面。
优质的数据质量有助于提高数据分析的准确性和效率，进而推动数据治
理的深入发展；同时，有效的数据治理能够确保数据的规范性和可信度
，进一步提升数据质量。
02
数据质量概述
数据质量的定义
数据准确性
数据值与实际值之间的接近程度， 即数据是否正确反映了真实情况。
数据完整性
数据的全面性和无缺失性，即数据 是否包含了所需的所有信息。
随着互联网、物联网等技术的快速发展， 数据量呈现爆炸式增长，大数据已经成为 推动社会进步和经济发展的重要力量。
在大数据时代，数据质量参差不齐，存在 大量重复、错误、过时等问题数据，严重 影响数据分析结果的准确性和可信度。
为了保障大数据的准确性和可用性，需要 对数据进行有效的管理和治理，提高数据 质量，确保数据安全和合规性。
大数据时代下的数据治理数据质量与数据一致性保障
大数据时代下的数据治理数据质量与数据一致性保障在大数据时代，数据治理是保障数据质量与数据一致性不可忽视的重要环节。
随着数据规模的不断增长和数据使用的广泛应用，保证数据的准确性和一致性，成为了企业和组织面临的重要挑战。
本文将针对大数据时代下的数据治理，探讨数据质量以及数据一致性的保障方法与策略。
一、数据质量的保障数据质量是指衡量数据对于特定使用目标的适应性，其包括准确性、完整性、一致性、可靠性等指标。
确保数据质量对于正确的决策和有效的数据分析尤为重要。
下面是一些保障数据质量的方法：1. 数据采集的准确性在大数据时代下，数据的采集是数据治理的第一步。
为了确保数据质量，数据采集过程需要高度准确和可靠。
这包括对数据源进行验证、监控数据采集过程、采用错误纠正和异常处理等措施来提高数据采集的准确性。
2. 数据清洗与去重大数据中可能存在许多不规范、不一致和重复的数据。
数据清洗是一项重要的任务，可以通过规则校验、约束条件、数据字典等方式，去除无效数据、重复数据，并进行数据统一化处理，以确保数据的准确性和一致性。
3. 数据质量评估与监控在数据治理过程中，需要建立数据质量评估和监控机制。
通过定义数据质量指标、采用数据质量评估工具和技术，对数据进行定期评估和监控，及时发现数据质量问题，提供数据质量报告和反馈，以便及时采取纠正措施。
4. 数据质量管理与认证数据质量管理是数据治理的核心环节，包括制定数据质量管理策略、建立数据质量管理规范、确保数据质量的持续改进等。
同时，通过引入数据质量认证机制，如ISO9000标准等，对数据质量进行认证，提升数据质量的可信度和可靠性。
二、数据一致性的保障数据一致性是指多个数据副本之间的一致性和同步性。
在大数据时代下，数据分布式处理和并行计算的模式更加普遍，因此保障数据一致性具有重要意义。
以下是一些保障数据一致性的方法：1. 事务管理与并发控制在数据处理的过程中，采用事务管理和并发控制机制，确保数据的一致性。
大数据时代下的数据质量管理研究
大数据时代下的数据质量管理研究一、引言随着大数据技术的快速发展，数据质量管理已经成为了一个备受关注的话题。
数据质量对于企业的决策、竞争力甚至是利润都有着至关重要的影响。
因此，如何保证数据质量的高可靠和高精度，是企业必须要深入研究的问题。
本文将探讨当前大数据时代下的数据质量管理研究。
二、数据质量管理的定义数据质量是指数据在满足其使用目标时的适用性和价值。
数据质量管理则是通过一系列的方法和技术手段，来保证数据的精确性、完整性、一致性和及时性等方面的质量。
三、大数据时代下的数据质量管理难点在大数据时代下，数据质量管理面临的难点主要有以下几个方面：1.高维数据质量管理随着大数据时代的到来，数据的维度越来越高，但是数据的维度过高会导致数据质量管理的难度增加。
因此，在大数据时代下，如何科学有效地处理高维数据，并保证数据的质量成为了研究的热点问题。
2.异构数据质量管理大数据时代下，数据来源多样，数据类型也非常复杂。
同时，不同来源数据之间的数据格式与结构也存在差异性，这些异构数据如何进行有效的整合并保证数据质量，也是一个亟待解决的问题。
3.海量数据质量管理大数据时代下，数据量越来越大，数据管理难度也随之增大。
如何对海量数据进行快速检索、清洗和处理，并保证数据质量，是一个需要解决的问题。
4.数据质量标准化问题在大数据时代下，数据质量标准化非常重要。
但是，由于数据的异构性，不同数据来源之间的数据质量标准存在差异，如何建立统一的数据质量标准，是需要解决的难点问题。
四、大数据时代下的数据质量管理解决方案1.采用数据清洗技术数据清洗技术可以通过一系列的处理手段，去除数据中的脏数据、重复数据、无用数据等，保证数据的准确性和完整性。
数据清洗技术是大数据时代下的数据质量管理必不可少的方法之一。
2.利用数据分析技术数据分析技术可以对大量数据进行分析，从而发现数据中的错误和异常，保证数据的一致性和精确度。
数据分析技术可以通过建立有效的数据质量管理模型，对数据进行有效的管理，并制定相应的数据质量管理策略。
大数据时代的数据质量管理
大数据时代的数据质量管理在当今的大数据时代，数据已成为企业和组织的重要资产。
无论是用于决策支持、业务流程优化，还是创新产品和服务，数据的质量都直接影响着其价值和效果。
然而，随着数据量的爆炸式增长和数据来源的多样化，数据质量管理面临着前所未有的挑战。
首先，我们要明确什么是数据质量。
简单来说，数据质量就是数据满足特定用途的程度。
这包括数据的准确性、完整性、一致性、可用性、时效性等多个方面。
例如，一份客户信息表中，如果客户的姓名、地址、联系方式等关键信息准确无误，没有缺失或错误，并且这些信息在不同的系统和表格中保持一致，同时能够及时更新以反映客户的最新状态，那么我们就可以说这份数据具有较高的质量。
那么，为什么数据质量管理如此重要呢？想象一下，如果企业基于错误或不完整的数据做出决策，可能会导致战略失误、资源浪费，甚至失去市场机会。
比如，一家电商企业根据不准确的销售数据来预测库存需求，可能会出现库存积压或缺货的情况，从而影响客户满意度和企业的盈利能力。
同样，在医疗领域，如果患者的病历数据存在错误或不完整，可能会导致医生做出错误的诊断和治疗方案，危及患者的生命健康。
在大数据时代，数据质量管理面临着诸多挑战。
数据量的庞大使得对数据进行全面、细致的检查和清理变得异常困难。
而且，数据来源的多样化也增加了数据质量的复杂性。
不同的数据源可能采用不同的格式、标准和规则，导致数据在整合时出现冲突和不一致。
此外，数据的快速更新和变化也要求数据质量管理能够跟上节奏，及时发现和解决新出现的质量问题。
为了应对这些挑战，我们需要采取一系列有效的措施来进行数据质量管理。
一是建立完善的数据质量管理体系。
这包括明确数据质量的目标和标准，制定数据质量的评估指标和方法，以及建立数据质量的监控和反馈机制。
例如，企业可以设定数据准确性要达到 98%以上，完整性要达到 95%以上等具体的目标，并通过定期的数据质量检查来评估是否达到这些目标。
二是加强数据的源头治理。
强化数据质量保障措施方案
强化数据质量保障措施方案强化数据质量保障措施方案摘要：随着大数据时代的到来，数据已经成为各行各业中最重要的资产之一。
然而，随之而来的数据质量问题也变得越来越严重。
为了保证数据质量的准确性、完整性和一致性，本文提出了一系列强化数据质量保障的措施方案，包括数据收集、数据存储、数据加工和数据使用四个环节。
第一章：引言1.1研究背景1.2研究目的1.3研究内容1.4研究方法第二章：数据收集措施2.1数据来源的选择2.2数据收集的合法性2.3数据采集的技术手段2.4数据质量评估的指标体系第三章：数据存储措施3.1数据存储的环境要求3.2数据备份与恢复3.3数据安全与隐私保护3.4数据质量监控与管理第四章：数据加工措施4.1数据清洗4.2数据集成4.3数据转换与变换4.4数据规范与标准化第五章：数据使用措施5.1数据质量的检验与评估5.2数据质量的修复与优化5.3数据质量的监控与反馈5.4数据质量的提升与保障第六章：实施与应用6.1系统建设与优化6.2人员培训与管理6.3案例分析与验证第七章：总结与展望7.1研究总结7.2存在的问题7.3未来的研究方向在每个章节中，详细说明了各个环节的具体步骤和相关措施，如数据收集措施中，介绍了数据来源选择的原则和方法，数据收集的合法性要求，数据采集的技术手段，以及数据质量评估的指标体系。
在数据存储措施中，提到了数据存储环境的要求，数据备份与恢复的策略，数据安全与隐私保护措施，以及数据质量监控与管理的方法。
在数据加工措施中，详细介绍了数据清洗、数据集成、数据转换与变换、数据规范与标准化等具体步骤和方法。
在数据使用措施中，提到了数据质量的检验与评估方法，数据质量的修复与优化策略，数据质量的监控与反馈机制，以及数据质量的提升与保障措施。
最后，本文对方案的实施与应用进行了说明，包括系统建设与优化、人员培训与管理、案例分析与验证等方面。
在总结与展望部分，对研究的总结进行了归纳，指出了存在的问题，并提出了未来的研究方向。
大数据：数据质量
⼤数据：数据质量⼀、数据质量保障原则如何评估数据质量的好坏，业界有不同的标准，阿⾥主要从 4 个⽅⾯进⾏评估：完整性、准确性、⼀致性、及时性；1、完整性2数据完整性是数据最基础的保障；完整性：指数据的记录和信息是否完整，是否存在缺失的情况；数据缺失：主要包括记录的缺失和记录中某个字段信息的缺失；记录的丢失：如，交易中每天只发订单数都在 100 万笔左右，如果某天⽀付订单突然下降到 1 万笔，很可能是记录丢失了；记录中字段的丢失：如，订单的商品 ID、卖家 ID 都是必然存在的，这些字段的空值个数肯定是 0，⼀旦⼤于 0 就违背了完整性约束；2、准确性准确性：指数据汇总记录的信息和数据是否准确，是否存在异常或者错误的信息；准确：数据表中记录的信息与业务过程中真实发⽣的事实要⼀致；如何判断是否准确：卡点监控 —— 制定相应规则，根据根校验数据，符合规则的数据则认为是准确的；如，⼀笔订单如果出现确认收货⾦额为负值，或者下单时间在公司成⽴之前，或者订单没有买家信息等，这些必然是有问题的；3、⼀致性⼀致性：⼀般体现在跨度很⼤的数据仓库体系中，如阿⾥的数据仓库，内部有很多业务数据仓库分⽀，对于同⼀份数据，必须保证⼀致性；⼀致：也就是指多个业务数据仓库间的公共数据，必须在各个数据仓库中保持⼀致；如，⽤户 ID，从在线业务库加⼯到数据仓库，再到各个消费节点，必须都是同⼀种类型，长度也需要保持⼀致；所以，在阿⾥建设数据仓库时，才有了公共层的加⼯，以确保数据的⼀致性；4、及时性及时性：指数据要能及时产出；主要体现在数据应⽤上，要及时产出给到需求⽅；⼀般决策⽀持分析师希望当天就能看到前⼀天的数据，⽽不是等三五天才能看到某⼀个数据分析结果；否则就已失去了数据及时性的价值；如，阿⾥ “双 11” 的交易⼤屏数据，就要做到秒级；⼆、数据质量⽅法概述阿⾥的数据质量建设体系：1. 消费场景知晓功能：分析解决消费场景知晓的问题；⽅法：通过数据资产等级和基于元数据的应⽤链路，来分析解决消费场景知晓的问题；确定数据资产等级：根据应⽤的影响程度，确定数据资产的等级；过程：根据数据链路⾎缘，将资产等级上推⾄各数据⽣产加⼯的各个环节，确定链路上所有涉及数据的资产等级，以及在各个加⼯环节上根据资产等级的不同所采取不同的处理⽅式；⽣产加⼯各个环节卡点校验卡点校验数据⽣产加⼯各个环节2. 数据主要对两部分的数据卡点校验：在线系统和离线系统数据⽣产加⼯各个环节的卡点校验；1. 在线系统：OLTP（On - Line Transaction Processing，联机事务处理）系统；在线系统⽣产加⼯各环节卡点校验：1. 根据资产等级的不同，当对应的业务系统变更时，决定是否将变更通知下游；2. 对于⾼资产等级的业务，当出现新业务数据时，是否纳⼊统计中，需要卡掉审批；2. 离线系统：OLAP（On - Line Analytical Processing，联机分析处理）系统；离线系统⽣产加⼯各环节卡点校验：主要包括：代码开发、测试、发布、历史或错误数据回刷等环节的卡点校验；代码开发阶段、发布前的测试阶段针对数据资产等级的不同，对校验的要求有所不同；3. 风险点监控风险点监控：主要针对在数据运⾏过程中可能出现的数据质量和时效等问题进⾏监控；主要对两个⽅⾯进⾏风险点监控：1. 在线数据的风险点监控：主要针对在线系统⽇常运⾏产出的数据进⾏业务规则的校验；主要使⽤ “实时业务检测平台 BCP（Biz Check Platform）”；2. 离线数据的风险点监控：主要是针对离线系统⽇常运⾏产出的数据，进⾏数据质量监控和时效性监控；DQC：监控数据质量；摩萨德：监控数据时效性；4. 质量衡量对质量的衡量：1. 事前的衡量：如 DQC 覆盖率；2. 事后的衡量：1. 跟进质量问题，确定质量问题原因、责任⼈、解决情况等，并⽤于数据质量的复盘，避免类似事件再次发⽣；2. 根据质量问题对不同等级资产的影响程度，确定其是属于低影响的事件还是具有较⼤影响的故障；质量分：综合事前和事后的衡量数据进⾏打分；5. 质量配套⼯具针对数据质量的各个⽅⾯，都有相关的⼯具进⾏保证，以提⾼效能； 2/1）消费场景知晓消费场景知晓的问题：数据研发⼯程师难以确认⼏百 PB 的数据是否都是重要的？是否都要进⾏保障？是否有⼀些数据已经过期了？是否所有需要都要精确的进⾏质量保障？解决⽅案：数据资产等级⽅案；产出：根据数据产品和应⽤的影响程度，给数据产品和应⽤划分资产等级，并打标处理；根据数据链路⾎缘，将资产等级上推⾄各数据⽣产加⼯的各个环节，确定链路上所有涉及数据的资产等级，情打标处理；（等级标签与对应的数据产品 / 应⽤⼀致）1. 数据资产等级定义背景：针对阿⾥庞⼤的数据仓库，数据的规模已经达到 EB 级，对于这么⼤的数据量，如果⼀概⽽论势必会造成精⼒⽆法集中、保障⽆法精确；1. 五个数据等级，不同性质的重要性⼀次降低：1. 毁灭性质即，数据⼀旦出错，将会引起重⼤资产损失，⾯临重⼤受益损失，造成重⼤公共风险；2. 全局性质即，数据直接或间接⽤于集团业务和效果的评估、重要平台的运维、对外数据产品的透露、影响⽤户在阿⾥系⽹站的⾏为等；3. 局部性质即，数据直接或间接⽤于内部⼀般数据产品或者运营 / 产品报告，如果出现问题会给事业部或业务线造成影响，或者造成⼯作效率损失；4. ⼀般性质即，数据主要⽤于⼩⼆的⽇常数据分析，出现问题⼏乎不会带来影响或者影响很⼩；5. 未知性质不能明确说出数据的应⽤场景，则标注为未知；2. 对于不同的数据资产等级，使⽤英⽂ Asset 进⾏标记：1. 毁灭性质：A1 等级；2. 全局性质：A2 等级；3. 局部性质：A3 等级；4. ⼀般性质：A4 等级；5. 未知性质：A5 等级；3. 重要程度：A1 > A2 > A3 > A4 > A5；如果⼀份数据出现在多个应⽤场景中，遵循就⾼原则；2. 数据资产等级落地⽅法需要解决的问题：对于如此庞⼤的数据量，如何给每⼀份数据都打上⼀个等级标签？数据资产等级落地的⽅法 / 步骤：1. 数据流转过程1. 数据从业务系统中产⽣，经过同步⼯具进⼊数据仓库系统中，在数据仓库中进⾏⼀般意义上的清洗、加⼯、整合、算法、模型等⼀系列运算；2. 通过同步⼯具输出到数据产品中进⾏消费；数据从业务系统到数据仓库再到数据产品，都是以表的形式体现的，流转过程如下图：同步到数据仓库（对应到阿⾥就是 MaxCompute 平台）中的都是业务数据库的原始表，主要⽤于承载业务需求，往往不能直接⽤于数据产品；（⼀般是 ODS 层的全量数据）在数据产品中使⽤的都是经过数据仓库加⼯后的产出表；（根据需求 / 报表进⾏加⼯）2. 划分数据资产等级1. 根据数据流转过程，建⽴元数据，记录数据表与数据产品或者应⽤的对应关系；2. 根据影响程度，给数据产品和应⽤划分数据资产等级；3. 打标：依托元数据的上下游⾎缘，将整个消费链路打上某⼀类数据资产标签（也就是对消费链路数据打标）；链路：指数据从业务系统到数据产品的流转过程；3. 实例介绍数据资产等级打标过程例，以阿⾥ “⽣意参谋” 产品为例，介绍数据资产等级打标过程；⽣意参谋：⼀款为商家提供服务的数据类产品，完全依托数据，为商家进⾏决策⽀持；每天零点开始同步，计算前⼀天的数据，8:00 给到商家，提供服务；产品的每⼀个页⾯的每个⼀模块基本都是通过数据表输出展现的，不同模块数据的重要等级决定了相关表的重要等级，决定了这个导出表的重要等级；如，⽣意参谋为 A2 等级的业务，那么对应这个导出表的资产等级就是 A2，所有加⼯这个表的上游链路上的所有表都将会打上 A2 资产等级的标签；同时会标注为⽣意参谋产品使⽤；如下图：1. ⽣意参谋打上了 A2 的标记；2. 直接服务于⽣意参谋的表Table1、Table2、Table3 进⾏ A2 - ⽣意参谋标记；3. 根据⾎缘上溯，这 3 个表的上游都将打上 A2 的标记，⼀直标记到前台业务系统，将⾎缘贯通；总结：通过上述步骤，就完成了数据资产等级的确认，给不同的数据定义了不同的重要程度，需要⽤到元数据的⽀撑； 2/2）数据加⼯过程卡点校验⽬的：保障数据准确性、保障与离线数据的⼀致性；数据产出环节））1. 在线业务系统卡点校验（在线业务系统卡点校验（数据产出环节在线系统数据加⼯过程卡点校验，主要指在在线系统的数据⽣产过程中进⾏的卡点校验；⽬的：保障与离线数据的⼀致性；背景 / 问题：在线业务复杂多变，总是在不断变更，每⼀次变更都会带来数据的变化，因此需要做到两点：1. 数据仓库需要适应着多变的业务发展，及时做到数据的准确性；2. 需要⾼效的将在线业务的变更通知到离线数据仓库；阿⾥解决上述两个问题的⽅法：⼯具和⼈⼯双管齐下：既要在⼯具上⾃动捕捉每⼀次业务的变化，同时也要求开发⼈员在意识上⾃动进⾏业务变更通知；1. ⼯具发布平台：发送重⼤变更的通知；通知内容：变更原因、变更逻辑、变更测试报告、变更时间等；数据库平台：发送库表变更通知；通知内容：变更原因、变更逻辑、变更测试报告、变更时间等；1. 发布平台功能：在业务进⾏重⼤变更时，订阅发布过程，然后给到离线开发⼈员，使其知晓此次变更的内容；注：业务系统繁忙，⽇常发布变更数不胜数，并不是每⼀次业务变更都要只会离线业务，那样会造成不必要的浪费，⽽且影响在线业务迭代的效率；订阅内容：针对全集团重要的⾼等级数据资产，整理出哪些变化会影响数据的加⼯，则订阅这些内容；如，财报，这个⾃然是 A1 等级的资产，如果业务系统的改造会影响财报的计算，如约定好的计算⼝径被业务系统发布变更修改了，那么务必要告知离线业务，作为离线开发⼈员也必须主动关注这类发布变更信息；卡点：发布平台集成了通知功能，针对重要的场景发布会进⾏卡点，确认通知后才能完成发布；2. 数据库表的变化感知⽆论是随着业务发展⽽做的数据库扩容还是表的 DDL 变化，都需要通知到离线开发⼈员；DDL （(Data Definition Language ）：数据库模式定义语⾔；⽤于描述数据库中要存储的现实世界实体的语⾔。
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大数据平台体系下的数据质量保障前言纵观国内证券公司的信息技术发展历程．经历了“信息孤岛”“互联互通”“证券信息化”“互联网＋”等阶段，随着信息技术日新月异的快速发展和应用，“金融科技”正深刻改变着金融业IT服务模式与业务模式，打造“数字化证券公司”已经成为券商发展的方向。
其中以“大数据”“人工智能”为代表的信息科技是近两年来在包括证券行业在内的金融领域继“互联网＋”后应用最广泛、且日益体现出其价值的技术能力。
越来越多的科技创新、服务创新将全方位依赖大数据平台。
随着业务管理越来越复杂，充满了各种风险和不确定性，从而对数据要求越来高，同时数据集中化管理、应用分布式管理的模式导致以大数据平台为中心的数据应用体系建设必须跨部门甚至跨公司进行协同，在数据标准、数据质量、数据安全等方面造成潜在隐患。
下图为大数据平台架构体系：一、大数据平台数据体系架构来源层:来源层指向数据体系提供来源数据的系统，它们对大数据平台提供基础数据支持。
涉及到的内部数据来源主要有：集中交易柜台、融资融券柜台、投资管理系统、估值系统等，外部数据来源包括互联网、人行征信、司法等。
传输层:传输层为大数据平台提供数据支持，提供的数据包括：数据服务平台：负责数据的传输，包括以下传输方式：⏹非实时：以T+1的方式传递离线数据，先由各源系统通过SFTP传给NAS数据缓存区，然后通过ETL工具load到大数据平台；⏹实时：以交易形式产生的数据，实时传输至大数据平台。
⏹准实时：以CDC/GG方式采集的数据，准实时传输至大数据平台。
⏹爬虫：从互联网下载数据，实时传输至大数据平台。
补录平台：采用补录，以手工方式将数据补充到大数据平台中。
工具层:工具层为支持大数据平台运作而配套的管理及监控系统。
具体包括以下系统：元数据管理平台：实现元数据的管理和发布工作。
数据标准管理平台：实现数据标准的管理及发布工作。
数据质量管理平台：实现数据质量标准的管理及对数据仓库实现数据质量监测。
统一登录平台：提供统一登录入口，通过统一登录入口访问各应用系统。
指标管理平台：对指标进行生命周期管理和指标衍生。
客户标签管理平台：对客户标签生命周期管理和标签衍生。
统一调度平台：对大数据基础平台的ETL处理进行调度及监控。
数据层:数据层负责大数据平台中数据的处理、存储和发布。
接口区，负责数据的接入，数据接入包括以下方式：⏹准实时接口：采用HBASE数据表，存储准实时数据。
⏹MongoDB：采用MongoDB，记录采集到的爬虫的页面信息。
⏹非结构化数据区：将非结构化数据在HDFS中规划存储。
⏹实时接口：采用HBASE数据表，存储实时产生的数据。
ODM层即技术缓冲层，为数据进入大数据平台T+1的数据入口，向数据中心主体提供数据，支持其进行深入分析。
ODS层即贴源层，对贴源数据进行历史存储，由于CDM层建设方式为业务驱动，因此HDM层为大数据平台中最大的数据基座，为整个数据体系提供最完整，丰富，久远的数据。
CDM层即模型层与共性加工层，对公司内外数据进行整合、清洗、标准化、存储、管理以及进行标签及模型的开发，从而保障向各集市提供数据的质量。
集市层，应对业务需求，提供个性化的数据。
数据组织形式以业务驱动。
集市建设采用业务驱动而非应用驱动，从而实现不同应用间的数据共享，在集市层的每个次扩展均会影响到不同的应用，使各应用的功能越来越强大、高效。
⏹准实时分析层：对准实时数据结合CDM层的T+1数据进行准实时分析。
⏹实时分析层，对实时数据结合CDM层的T+1数据进行实时分析。
⏹非结构化检索层，对从非结构化数据收集的标准信息与CDM层的T+1数据进行综合分析。
⏹管理分析层，对CDM层的T+1数据进行管理类分析。
⏹指标层，对CDM层的T+1数据进行指标化处理，建立全公司指标体系。
⏹客户标签层，对CDM层T+1的客户业务数据进行抽像，生成对应的标签信息，从而提供良好的扩展性能，支持客户的灵活分析。
⏹客户业务层，对CDM层的T+1数据及客户标签数据进行整合处理，从而生成可高效访问的客户业务模型数据。
⏹沙箱，数据演练环境，用于训练各种数据挖掘模型及演练数据分析。
应用层:应用层负责为满足不同数据类型对数据发布的要求。
包括以下发布策略： 报表平台，负责T+1、准实时、实时的固定报表、多维报表、明细报表的查询。
历史查询平台，支持WEB和ESB的数据提供方式，需支持海量历史数据的客户级查询。
对性能方面有较高要求。
自助分析平台，支持WEB和ESB的数据提供方式，可支持数据的灵活配置，以快速满足业务需求。
非结构化检索平台，对非结构化数据提供检索，使用户可通过各种非结构化数据标准获取非结构化数据文件。
管理驾驶舱，支持PC和移动的方式，以图形化展现数据，可实时、准实时、T+1地展现业务况状。
决策引擎，应对实时访问，对数据进行实时地分析，获取实时数据分析结论，以支持实时决策。
数据服务平台（实时、准实时），向业务系统提供实时、准实时的数据传输方式。
二、数据体系下数据质量管理1.来源层数据质量管理来源层数据质量检核以基础数据检核为主1.1.数据完整性检查完整性：主要包括实体缺失、属性缺失、记录缺失和字段值缺失四个方面；例如，个人客户姓名不应为空，个人客户证件号码不应为空等；1.2.数据有效性检查主要包括格式、类型、值域和业务规则的有效性，例如，按照国标要求，进出口经营权许可证号长度为13，后9位与组织机构代码一致。
2.数据传输层数据质量管理基于大数据平台的数据传输方式，通过数据集成工具到数据源系统把数据拉取到大数据平台，这和数据仓库的数据抽取（Extract）过程非常类似。
数据仓库在数据抽取后会根据相应要求做数据转换（Transform）。
可借用数据仓库的"抽取—转换"概念。
在数据被复制到共享库时，按照一定的数据标准进行转换，再把标准化的数据存储到相应的数据中。
要完成这个转换过程，需要做好几项基础工作）∶1、统一数据标准，数据标准化 将同一类型的数据用统一的格式来表示，比如日期、电话号码、性别等。
数据标准化的工作同样反映了信息系统中属性数据结构化的改进思路，最好能在系统建设初期就引入相应的业务数据标准。
2、统一信息分类标准和业务代码标准，建立企业或组织的数据引用标准;3、建立全局数据字典和数据转换字典。
企业或组织一般都有产品化系统，这些系统的数据定义和业务代码一般很难再法改变、因此有必要建立全局数据字典和数据转换字典，在数据集成时保证业务数据的完整和一致、尽可能消除数据转换的偏差。
通过数据复制过程中的数据标准化，可以提高共享数据的可用性，进一步保证各应用系统的数据质量常用的数据集成工具都支持数据的"抽取一转换"工作。
该阶段数据质量检查主要工作：2.1.数据一致性检查（相似重复记录检查）相似重复记录是指一个现实'实体在信息系统中可能由多个不完全相同的记录来表示。
重复记录的匹配和合并也被称为对象标识问题和重复记录清除问题。
通常情况下，指向同一个现实实体的两条记录的信息是部分冗余的，它们的数据互为补充。
因此、通过将其不重复的信息合并，能够更准确地反映该实体。
具体做法是∶首先，需要识别出指向同一个现实实体的相似重复记录;随后，将相似重复记录合并成一个包含该实体更多属性，且无冗余信息的记录，同时从数据集中删除多余的记录。
相似重复记录的数据清洗已经有了比较好的技术处理方法，但这毕竟是事后补救的方式。
我们可以从信息系统规划和设计层面优化数据的输入方式，从而避免相似重复记录的产生。
一种做法是严格把关数据录入环节，添加数据审核流程。
从数据输入环节严格控制数据质量的做法，遵循信息系统规划层面"数据谁产生、谁维护"的基本原则，把数据输入环节作为保障系统数据质量的重要一环重新设计，使得数据产生和确认的过程成为系统不可分割的一部分，摒弃事后批量录入数据的不合理做法，从而加强数据在输入环节的完备性和可靠性。
2.2.数据完整性检查完整性，描述数据信息缺失的程度，是数据质量中最基础的一项评估标准。
数据缺失的情况可以分为数据信息记录缺失和字段信息记录缺失。
数据完整性检测的步骤是1、对于数据信息记录缺失的检测，可以通过对比源库上表的数据量和目的库上对应表的数据量来判断数据是否存在缺失。
2、对于字段信息记录缺失的检测，选择需要进行完整性检查的字段,计算该字段中空值数据的占比，通常来说表的主键及非空字段空值率为0%。
空值率越小说明字段信息越完善，空值率越大说明字段信息缺失的越多。
2.3.数据准确性检查准确性，用于描述一个值与它所描述的客观事物的真实值之间的接近程度，通俗来说就是指数据记录的信息是否存在异常或错误。
该阶段数据准确性检测主要通过对比源库上表的数值字段的合计值和目的库上对应表的字段的合计值是否一致来判断数据是否存在缺失。
3.数据层、集市层数据质量管理数据层、集市层数据质量管理均可采用传输层数据质量控制方法进行质量管理4.应用层数据质量管理应用层数据质量管理采用以业务为中心的数据质量方式4.1.勾稽关系法（数据一致性检查）通过验证业务规则。
检核人员会将原始数据中表名、字段名、记录值代码以及表表关联的经济含义明确标识出来，进行大量的查询汇总或细分、替换修改、插入数据、更新数据、删除数据等操作，每一步转换工作都有可能影响到数据的完整性和准确性，这需要有非常规范和标准的统计逻辑关系约束，所有指标的计算规则必须保证一致。
所以需利用会计恒等式、业务规则、勾稽关系、法律法规约束等规则进行检查。
如检查借贷平衡是审计人员常用的一种简单有效的数据质量控制方法，常与核对总金额方法结合使用；还可通过分项数与总和数一致，财政各类资金收支报表数与决算数对比；核实主要变量值域范围是否异常、是否与报表一致等，通过业务规则有效地开展数据质量控制。
4.2.可视化法可视化的基本想法是把数据和数据计算过程呈现出来让用户可见。
负责数据的人员可以查看清洗过程每一步的结果，以便交互式地进行错误验证、确认和校正根掘数据源的数目、异构的程度和数据脏的程度，确定不同的数据转换和清洗方法。
可视化分析工具可以直观地建立数据清洗的流程，以交互式的方式选择所需的方法并设定有关参数，还可以利用流程调度和监视功能方便地执行流程，并查每一阶段的结果。
4.3.统计分析法统计分析方法是一般可视化方法的延伸。
利用统计分析工具可以获得数据的描述信息，如不同取值数和各个取值出现的频率、平均值、标准差、最大值、最小值以及置信区间等。
对统计分析获得的结果，利用领域知识建立的启发式规则可以发现数据中的错误。
比如参加工作日期与出生日期相若应个少大15年等。
4.4.数据质量挖掘法统计分析方法只能发现相对有限的、简单的数据错误，并且需要用户对统计结果进行再分析，才能发现某些错误。