晓谈数据工程3-数据质量和治理

数据质量与治理摘要

本系列文章的第三部分专注于数据质量和治理的重要性。数据质量的核心在于确保数据的准确性、完整性、及时性、可靠性，以及满足组织的业务需求。而数据治理则涉及制定和执行数据控制、访问和标准化策略，以保障数据的安全性和有效性。

数据质量

数据质量的检查包括空值、数量、数据类型、范围、类别、新鲜度、唯一性和引用完整性等方面。为了实施数据质量，应建立通知系统以在数据不符合质量标准时发送警报，构建数据质量仪表板以监控测试结果，并在数据处理管道中集成预构建的运算符以确保一切正常。

数据治理

数据治理的框架由政策、规则和分类三个主要组成部分构成。政策确保遵守法律法规和组织合规，规则涉及数据保护和访问授权，分类则涵盖不同业务和数据类型。实施数据治理需要一个人本的方法，可以选择集中式、分散式或混合式模式。

如何实施数据治理

数据治理的实施步骤包括：识别和优先排序现有数据；准备和转换元数据；选择并构建治理模式；建立政策分发流程；以及识别潜在风险以保障数据的安全存储和访问限制。

总结之前的文章，本系列曾讨论过企业数据管理的不同方面，包括数据类型、识别数据问题、元数据、大数据和数据存储、数据湖和数据仓库。