CSDN | 柏睿数据助力建设全面、细化的数据质量评估体系

为满足信息资源数据建设、数据管理和数据服务以及数据应用需要，更好地实现企业业务开展，需要加强数据治理，有效解决数据质量方面存在的问题。开展数据质量检查服务，是强化数据治理的有效手段之一，通过数据质量检查服务，可以客观掌握现有数据的数据质量状况，明确数据治理目标，从而改善数据质量。

数据质量检查的实施目标包含两方面：一是对源数据质量做到较全面的了解，比较具体地认识数据平台涉及的各源业务系统的数据质量；二是防范数据平台内部数据流程过程发生的错误，提高数据平台中的数据质量。

随着企业数据治理的深入，对于数据质量管理的要求，从单纯地提高数据准确性，延伸至保障数据的完整性、唯一性、合法性、一致性等；从单纯以技术角度考虑数据质量问题，发展至从用户视角衡量数据质量问题，提高用户对数据的满意度。

柏睿数据提供数据治理一体化的产品解决方案，其中数据治理产品Rapids Datakeeper数据质量检查功能在元数据的基础上进行，具备四类主要功能：检查规则配置、检查规则调度执行、数据质量问题管理、数据质量分析。

检测规则配置定义了数据质量检测所需的检测规则。它包括一组预定义的规则和自定义规则，用于确定数据是否符合特定的要求和标准，主要分为六大类：

1. 数据完整性规则：用于判断数据是否缺失关键信息和数据记录是否完整。

2. 数据准确性规则：用于检查数据值的正确性和精度，以及排除异常值和错误值。

3. 数据一致性规则：用于检查数据记录之间的一致性和关联性，例如一个客户的多个记录是否一致。

4. 数据时效性规则：用于检查数据的更新和维护是否及时，以及避免过期数据的存在。

5. 数据安全性规则：用于检查数据的访问和共享是否受到足够的保护，并遵守相关法规和标准。

6. 自定义检测规则：允许用户自定义特定的质量规则，以便更好地适应企业实际需求。

质量规则调度执行是指按照预先定义的质量规则，定期进行数据质量检测和评估。柏睿数据治理平台质量调度拥有如下特点及优势：

1. 流程自动化：可定义非周期或周期性定时任务，整个过程可以自动化完成，减少了人工干预，提高了效率和准确性。

2. 实时监控能力：可以实时监控数据变化，及时发现潜在的质量问题，帮助用户速度定位问题。

3. 多维度评估手段：可同时对同一数据的不同角度对数据进行评估，例如数据完整性、准确性、一致性和时效性等。

数据质量问题管理是数据质量管理中重要的一环，做好数据质量管理需要从制度上和产品支撑上同时进行管理：

1. 制定明确的流程和规范：通过制定明确的问题管理流程和规范，可以提高问题管理的效率，避免疏漏和错误操作。

2. 建立问题追踪系统：建立数据质量问题追踪系统，可以实现对数据质量问题的及时发现、跟踪和反馈，提高解决问题的效率。

3. 持续改进和优化：持续改进数据质量问题管理流程和规范，不断优化问题管理系统的功能和性能，以提高效率和准确性。