提高数据质量的方法有哪些

　　要想真正解决数据质量问题，明确业务需求并从需求开始控制数据质量，并建立数据质量管理机制。从业务出发做问题定义，由工具自动、及时发现问题，明确问题责任人，通过邮件、短信等方式进行通知，保证问题及时通知到责任人。跟踪问题整改进度，保证数据质量问题全过程的管理。

　　正所谓，工欲善其事，必先利其器。

　　1、构建数据质量规则库

　　定义数据验证方法，内嵌空值检查、值域检查等13种检查规则，基本覆盖目前数据质量相关问题。

　　2、发现数据质量问题

　　灵活定义多模型质检方案，多点监测、多模型质检方案，高效调度，并发和串行处理相结合，性能高效，只需2分30秒，便可完成20条规则百万级数据的质量检查。

　　3、出具全面的“体检报告”

　　内置常规质检分析报告，实时可视化呈现质检结果，质检结果模型灵活扩展，充分利用了BI工具的分析展现能力，提供图文并茂的质量检查结果报告。

　　4、数据质量全流程管理

　　提供从标准定义、质量监控、绩效评估、质量分析、质量报告、重大问题及时告警、流程整改发起、系统管理等数据质量管理全过程的功能，不仅能发现问题、还能将问题分发给数据负责人、管理者，在线跟踪问题处理进展。

　　数据质量的治理，是数据治理的主要内容之一。数据质量的全面评价，是数据质量治理的准绳。在整个数据治理环节，亿信华辰睿治数据治理平台从数据源头控制数据质量，贯彻始终，全面提升数据的完整性、规范性、及时性、一致性，减少因数据不可靠导致的决策偏差和损失。

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