大数据质量管理 _数据质量管理

大数据质量管理

数据质量管理定义

数据质量管理（Data Quality Management）涉及对数据在其整个生命周期中可能出现的质量问题进行识别、度量、监控和预警，并通过提高组织管理水平来改善和提升数据质量，这一循环管理过程旨在通过可靠数据提升其使用价值，最终为企业带来经济效益。

数据质量管理的重要性

数据质量管理不仅是一个概念、技术或系统，更是一个集方法论、技术和业务管理为一体的综合解决方案，有效的数据质量控制手段可以管理和控制数据，消除质量问题，提升企业的数据变现能力，在数据治理过程中，所有的业务、技术和管理活动都应围绕这一目标展开。

常见的数据质量问题及其原因

数据质量问题盘点

1、数据真实性：数据必须真实准确地反映客观实体或业务，这是企业统计工作的基础。

2、数据准确性：识别不准确或无效的数据，这些数据可能导致糟糕的决策。

3、数据唯一性：识别和度量重复数据、冗余数据，避免业务协同困难和流程不可追溯的问题。

4、数据完整性：包括模型设计不完整、数据条目不完整以及数据属性不完整等问题，这些问题会降低数据的参考价值。

5、数据一致性：多源数据模型不一致、数据实体不一致以及数据内容冲突的问题。

6、数据关联性：数据关联关系缺失或错误，影响数据分析结果和管理决策。

7、数据及时性：能否在需要的时候获取到数据，直接影响企业的数据处理速度及效率。

数据质量问题根因分析

1、技术方面：包括数据模型设计问题、数据源质量问题、数据采集过程问题、数据传输过程问题、数据装载过程问题以及数据存储质量问题。

2、业务方面：业务需求不清晰、需求变更、数据输入不规范以及数据作假等问题。

3、管理方面：缺乏数据思维、没有明确归口管理部门或岗位、缺乏数据规划、输入规范不统一以及缺乏有效处理机制等问题。

解决数据质量问题的方法与工具

数据质量管理工具介绍

现代大数据环境中，多种工具支持数据质量管理和校验，阿里云的DataWorks工具能够从多个维度配置质量监控规则，并可在任务运行完成后触发质量规则校验，从而阻断脏数据蔓延，具体功能如下：

1、数据质量大盘：展示重点关注的数据质量总览指标和趋势分布情况。

2、规则列表与模板库：支持自定义规则模板，提升规则配置效率。

3、质量监控与分析：查看质量监控任务的规则校验结果，生成质量报告。

使用场景与注意事项

在离线数据校验场景下，通过表配置的分区表达式来匹配节点产出的表分区，当任务运行完成后便会触发质量规则校验，设置规则强弱来控制节点是否失败退出，防止脏数据扩大影响，注意事项包括：

1、元数据采集：部分数据库在使用前需要进行元数据采集。

2、资源组执行：产出表数据的调度节点需要使用网络已经连通的资源组执行才能正常触发数据质量规则校验。

3、多规则配置：一个表可以配置多个数据质量规则。

如何配置和订阅规则

1、创建规则：按表创建数据质量规则，或通过内置规则模板批量创建。

2、订阅规则：通过规则订阅接收报警信息，支持邮件、短信、钉钉群机器人等通知方式。

3、触发规则校验：在运维中心中，当表关联的调度节点运行完成后将触发数据质量监控，从而触发规则校验。

4、查看校验结果：通过运维中心节点运行日志和数据质量任务查询页面查看校验结果。

相关问答FAQs

Q1: 什么是数据质量管理，它包括哪些关键步骤？

A1: 数据质量管理是指对数据在其生命周期中的每个阶段进行管理，以识别、度量、监控和预警潜在质量问题，并通过改进组织管理水平来提升数据质量，关键步骤包括：识别质量问题、度量问题严重性、监控问题变化、预警问题出现以及改善管理水平。

Q2: 数据质量管理工具有哪些主要功能？

A2: 数据质量管理工具的主要功能包括：展示数据质量总览指标和趋势分布、列出所有配置的质量规则、支持自定义规则模板库、进行质量监控和分析、创建质量报告、配置按表或模板的规则、订阅规则接收报警信息以及在调度节点运行完成后触发规则校验，这些功能有助于及时发现并处理质量问题，降低时间成本和费用成本。

下面是一个关于大数据质量管理的介绍，概述了数据质量管理的关键方面：

这个介绍展示了大数据质量管理的多个方面，包括定义、监控点以及在实际应用中使用的技术和工具，这些内容可以为企业和组织在实施数据质量管理时提供参考。