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【数据治理】数据质量评估维度及方法
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在当今数据密集型企业环境中,“数据=金钱”一说凸显了数据质量对于决策和业务价值的重要性。数据质量管理是提高数据在创建、加工、使用和迁移过程中的质量的一系列管理活动,包括定义、过程控制、监测、问题分析与整改、评估与考核等,以确保数据满足业务要求。
一、数据质量关注点
- 一致性:系统内外的数据是否保持一致,如命名、存储、精确度和加工逻辑。
- 完整性:数据是否完整、无遗漏,包括时效性。
- 可靠性:数据的稳定性和准确性。
- 准确性:数据源头和处理过程中的精确性。
- 可理解性:数据的可读性和可分析性。
- 有效性:数据的可用性和安全性。
二、数据质量评估维度
- 数据完整性:数据项信息的全面性和完整性。
- 监控覆盖率:数据遵循统一标准的程度。
- 任务准确性:数据是否符合质量要求。
- 告警响应度:对问题的管理和应急响应能力。
- 任务性能:任务执行效率和健康度。
- 任务稳定性:任务运行的稳定性。
- 任务时效性:数据信息获取和使用的及时性。
三、数据质量校验方法
- 完整性:通过数据量和字段空值率进行校验。
- 准确性:通过记录错误、异常值、数据类型和长度,以及分布情况进行校验。
- 一致性:通过编码规则、枚举映射和逻辑规则验证一致性。
四、常见可配置的监控规则
- 表级非空记录、表环比监控、目标表原表校验。
- 表主键唯一性、非空校验、字符长度。
- 枚举值校验、字段环比监控、数据类型校验。
- 字段数字极值监控、字段字符非法校验、字段空置占比告警。
- 产出时间监控。
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