数据质量的高低直接影响数据价值的大小。数据质量管控的流程主要包括分析数据质量的过程和根据分析结果进行优化的过程。
对于已确权的数据集,开展数据质量识别工作,掌握数据集的基本情况及可能出现的情况。
根据数据识别的结果,对数据质量的标准进行设定,对目标进行量化,给出数据质量的维度、评估指标和度量的方法,以便开展后续的数据质量评估工作。
明确数据质量规则,并对数据集的计算口径是否符合规则进行监控。如发现数据集不满足要求,则及时向数据责任部门和同事发出数据质量问题告警。同时建立缺陷数据纠错机制,完善并实施数据质量规则,以达到最好的预期。
通过数据集成流程来集成数据质量规则和活动,这对提高数据资产的准确度和价值至关重要。
检查、分析数据质量的异常情况,并对规则进行验证,并确定、评估数据质量的服务水平,根据评估结果完善规则。
对照目标,监测数据质量,并形成报告。管理监控数据质量,与预设目标进行对比,并形成数据质量报告,使数据责任部门的同事能够及时掌握数据的质量问题。
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