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支柱,决定未来数据质量项目成功

通过本文详细的讲解,你可以创建并启动一个可以支持你现有业务计划、还可以轻松扩展满足未来需求的数据质量策略。 数据质量曾经被认为仅仅是IT部门的责任,或者是在某一次数据迁移中才需要被考虑到。 而现在,日常业务流程、你的组织里所有的系统和数据都需要考虑数据质量。很多组织仍然让一些不懂在商业中如何使用这些数据的工程师和建筑师们管理数据质量。因此,它们往往被有限的资源和技术所限制,无法扩大规模。 采用云计算解决方案意味着数据质量不再需要对现有混合环境或数据库进行那些复杂、花费的整合。云计算解决方案可以从大量数据系统和数据源中做出快速选择,成本和管理结构更适合资源稀缺的IT部门。 在复杂的环境中,灵活的数据质量策略可以通过确保实时的数据质量工作流是无缝接成的来解析数据竖井。 现在数据无处不在,格式不同、质量不同。凡是存在数据处理、存储、互动以及消费的地方,都需要数据质量服务。 在数据质量的新时代,为了加快业务活动、确保数据质量标准是真正符合业务计划,这些基本的数据质量管理工具对于业务用户来说必须是可用的,如数据准备、数据分析和业务规划管理。

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数据质量监控

而且,数据质量数据分析和数据挖掘结论有效性和准确性的基础,也是这一切的数据驱动决策的前提!如何保障数据质量,确保数据可用性是每一位数据人都不可忽略的重要环节。 通过本文,你将获得如下几方面的知识点: 数据质量核心关注的要点 从数据计算链条理解,每一个环节会出现哪些数据质量问题 从业务逻辑理解,数据质量监控能带来的帮助 实现数据质量监控系统时要关注的点 数据质量监控面临的一些难点和解决思路 0x01 四关注点 本节,先简单地聊一下数据质量需要关注的四个点:即完整性、准确性、一致性和及时性。 0x02 数据处理各环节的数据质量 数据质量监控之所以难做,是因为在数据的各个环节都会出现数据质量的问题。因此,本节将以一个典型的数据处理链条为例,为大家分享在每个阶段容易出现哪些数据质量问题。 0x04 如何实现数据质量监控 前面分享了数据质量关注的点,以及从技术和业务角度会如何关注数据质量,本节将简单地分享一下如何实现数据质量监控。这里将分两个角度:宏观的设计思路和技术实现思路。

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    数据质量监控

    本篇分享一些和数据质量监控相关的内容。数据质量监控是一个在快速发展的业务中最容易被牺牲和忽略的功能,但是它确实至关重要的。 文章结构 数据质量监控的意义和价值就不再谈了,本文主要讨论下面三个主题: 数据质量监控要做哪些监控内容 该怎么做 数据校验 文中会涉及到数据仓库其它的一些知识点,请参考之前的文章。 0x01 什么值得你监控 我把数据质量分成三部分来理解: 监控 告警 多数据源 重点在监控,这点会展开来讲,多数据源这一块是因为在大数据场景下,我们有太多的开源组件来选择,很多组件的数据都需要监控,而且每个都不一样 具体的执行引擎的话可以考虑presto或者spark sql,特别的任务可以考虑hive。 不稳定:一些监控会不太稳定,比如重复数据监控,对一些的表来讲,用presto这种,是很难出结果的,经常会挂掉,但是换成hive的话又会很慢。 那么如何解决?

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    数据质量”入门

    数据质量理论部分 1 相关概念 【数据质量数据的一组固有属性满足数据消费者要求的程度。 【数据质量管理】 数据质量管理,是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题,进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动,并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高 3).评估数据质量 从相关数据源提取数据,围绕已定义的业务需求,设计数据评估维度并利用相关工具完成评估,将数据质量评估结果以图表或报告形式准确的表达出来,使相关领导或业务人员都能够清晰的、直观的了解实际的数据质量情况 2 处理问题流程 确定规则:数据质量指标 发现问题:数据质量检核 提出问题:质量问题告警 解决问题:质量问题分析 归纳问题:问题管理流程 3 主要功能模块 1).质量评估 提供全方位数据质量评估能力,如数据的重复性 通过质量评价体系和质量数据采集系统,可以发现问题,之后还需要对发现的问题及时作出反应,追溯问题原因和形成机制,根据问题种类采取相应的改进措施,并持续跟踪验证改进之后的数据质量提升效果,形成正反馈,达到数据质量持续改良的效果

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    数据中台 - 数据质量维度

    在做数据中台-数据质量的过程中,通过调研方法论,可以对数据质量技术类校验类型划分6维度,这些维度如下: 数据质量6技术质量维度 方法论依据: 数据资产管理实践白皮书4.0 质量维度 质量维度描述 表级内置 列级内置 完整性 数据是否缺失 表数据行数 字段为null或空字符串 规范性 数据是否按照要求的规则存储 身份证校验 邮箱校验 IP地址校验 电话格式校验 邮编格式校验 日期格式校验 空值或空字符串校验 数值格式校验 一致性 数据的值是否存在信息含义上的冲突 准确性 数据是否错误 字段平均值 字段汇总值 字段最大值 字段最小值 唯一性 数据是否是重复的 字段唯一值 字段重复值 时效性 数据是否按照时间的要求进行上传 前一天数据行数 《数据资产管理实践白皮书4.0》网上即有资源,如需使用,可以私聊。

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    数据质量数据治理的核心

    数据质量控制方法论 提升数据质量需获取管理层的重视,在推动数据质量管理机制的建立,数据质量检测系统实现,数据质量文化的构建等方面,能获取更多资源。 数据管理者 制定数据质量标准和数据管控考核,分析数据质量问题和数据质量迭代整改计划制定和推动,数据使用的管理等等。 3.数据质量的检测和量化 数据质量检测系统 “工欲善其事,必先利其器”需对数据质量进行测量,就需要数据质量检测系统。 ,但对于现在超级数据量级监控所有的数据是不符合成本效率的。 从数据质量系统设计和实现,再加上数据质量控制方法论,本文算是对数据质量问题有个较为完整的讲解。

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    什么是数据质量

    数据是企业最重要的资源之一。它可以用来帮助你的生意顺利进行,实施新的策略,等等。 了解数据质量 数据一直是组织的核心。它是组织日常业务顺利进行和实施新战略的基石。 6、完整性:数据是可引用的还是缺少约束? 定义数据质量的主要特征有两个 1、数据可用性 可用性意味着数据可以提供特定任务所需的相关内容。 例如,关于客户年龄或位置的数据可能有助于消费品行业的客户保留计划。但是,关于客户地点的天气或土壤质量数据可能无法用于这种保留活动。然而,这些天气或土壤质量数据可能对花卉行业的目标客户有用。 这些问题可以帮助我们决定驱动数据质量计划所需的工具和技术。 手动检查数据以确保适合使用是确保数据质量的最佳方法。当数据量太小时,这是可能的。然而,鉴于我们目前拥有的数据量,仅仅依靠手工处理是太高了。 为了消除人为错误和减少数据不准确,我们不得不依赖于各种技术和技术。我们需要遵循数据质量策略来保证数据的高质量

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    数据质量是什么

    数据质量是对数据在特定应用场景下服务商业目的适应性的评估/评价。 ? 数据质量包括这些方面: 准确性 完整性 时效性(更新状态) 关联性 一致性 可靠性 合理表示 可以访问 在一个公司或者组织内,可接受的数据质量对于运营或者事务处理或者商业分析/商业智能报告的可靠性至关重要 数据质量数据产生/存储/管理的影响。数据质量保证是验证数据可靠性和有效性的过程。 要保证数据质量,需要定期查看和清理数据,通常这包括数据更新/标准化/删除重复记录以创建单个数据视图。 想加入数据人圈子,请加微信luqin360。 ---- 文章推荐: 人工智能系列文章 1 人工智能三应用场景 2 人工智能政策 3 人工智能研究的中国力量 ---- 图片赏析: 数据质量管理 ?----

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    解析丨未来数据质量项目成功的三支柱

    数据质量曾经被认为仅仅是IT部门的责任,或者是在某一次数据迁移中才需要被考虑到。而现在,日常业务流程、你的组织里所有的系统和数据都需要考虑数据质量。 很多组织仍然让一些不懂在商业中如何使用这些数据的工程师和建筑师们管理数据质量。因此,它们往往被有限的资源和技术所限制,无法扩大规模。更糟糕的是,许多组织还没有正式的或自动的数据质量解决方案。 采用云计算解决方案意味着数据质量不再需要对现有混合环境或数据库进行那些复杂、花费的整合。云计算解决方案可以从大量数据系统和数据源中做出快速选择,成本和管理结构更适合资源稀缺的IT部门。 在复杂的环境中,灵活的数据质量策略可以通过确保实时的数据质量工作流是无缝接成的来解析数据竖井。 现在数据无处不在,格式不同、质量不同。凡是存在数据处理、存储、互动以及消费的地方,都需要数据质量服务。 在数据质量的新时代,为了加快业务活动、确保数据质量标准是真正符合业务计划,这些基本的数据质量管理工具对于业务用户来说必须是可用的,如数据准备、数据分析和业务规划管理。

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    开放数据质量(CS)

    本研究讨论了如何描述(开放)数据质量、制定数据质量管理方案时应考虑的因素以及如何将其应用于开放数据以检查其质量。 本文的研究方法侧重于制定一套可获得数据质量评估结果的数据质量规范,并查找出数据错误以及必须解决的潜在问题。 这些方法已应用于多个开放数据集以评估其质量。 由于每个利益相关者都可以免费获得开放数据以制定业务决策,因此开放数据在当今广受欢迎。但重要的是要确保数据是可信任的并且没有错误的,否则就会因这些质量问题而导致巨大的损失。 原文作者:Anastasija Nikiforova 原文地址:https://arxiv.org/abs/2007.06540 开放数据质量(CS).pdf

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    所谓的数据质量

    导读:随着大数据行业的深入发展,数据质量越来越成为一个绕不开的话题,那当大家在聊数据质量的时候,通常会聊什么呢?从什么是数据质量开始。 ? 数据质量:一个评估规则维度提供一种测量与管理信息和数据的方式。 数据质量检核主要分为以下规则维度: 完整性(Completeness):用来描述信息的完整程度。 唯一性(Uniqueness):用来描述数据是否存在重复记录,没有实体多余出现一次。 数据数据质量的提升不是一蹴而就的,在清楚了解评估每一维度所需工作的情况下,选择那些当前较为迫切的检核维度和规则,从易到难、由浅入深的逐步推动数据质量的全面管理与提升。 对待这种情况,数据质量规则没办法直接统一处理,只能通过即使查询的方式对数据结果进行详细核查。 ? 及时性约束:描述检核数据能否及时反映其对应的实际业务的时点状态。

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    数据治理(三):数据质量管理

    数据质量管理​​​​​​​一、数据质量概述在大数据早期,做数据治理最主要的目的,就是为了提升数据质量,让报表、分析、应用更加准确。 因为数据要能发挥其价值,关键在于其数据质量的高低,高质量数据是一切数据应用的基础。在数据质量不高的环境下,做数据分析可谓问题重重,数据质量问题已经严重影响了组织业务的正常运营。 二、数据质量问题根源做数据质量管理首先要搞清楚数据质量问题产生的原因,原因有很多方面,例如:技术、管理、处理流程、业务逻辑错误等都会碰到,但从根本上来讲数据质量问题产生的绝大多数原因在业务上。 解决数据质量问题不是简单通过一个工具就能搞定,需要从根本上认识到数据质量问题产生的真正根源,从而从业务上着手解决数据质量问题。 从业务角度着手解决数据质量问题,重要的是建立一套科学、可行的数据质量评估标准和管理流程。三、​​​​​​​数据质量保障原则评估数据质量的好坏,业界标准并不统一。

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    资源 | 机器学习高质量数据合辑

    编译:蒋宝尚 转载自:大数据文摘,未经允许不得二次转载 在机器学习中,寻找数据集也是非常重要的一步。质量高或者相关性高的数据集对模型的训练是非常有帮助的。 那么用于机器学习的开放数据集有哪些呢? 文摘菌给大家推荐一份高质量数据集,这些数据集或者涵盖范围广泛(比如 Kaggle),或者非常细化(比如自动驾驶汽车的数据)。 首先,在搜索数据集时,在卡内基·梅隆大学有以下说法: 数据集不应混乱,因为你不希望花费大量时间清理数据数据集不应该有太多行或列,因此很容易使用。 数据越干净越好 —— 清洗大型数据集相当耗时。 该平台已经吸引了80万名数据科学家的关注。 在这个平台中可以找到各种数据,从拉面的评分、篮球数据,到西雅图的宠物牌照应有尽有。 https://nces.ed.gov/ 英国数据服务:英国最大的社会、经济和人口数据收集机构。

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    资源 | 机器学习高质量数据合辑

    数据文摘出品 编译:蒋宝尚 在机器学习中,寻找数据集也是非常重要的一步。质量高或者相关性高的数据集对模型的训练是非常有帮助的。 那么用于机器学习的开放数据集有哪些呢? 文摘菌给大家推荐一份高质量数据集,这些数据集或者涵盖范围广泛(比如 Kaggle),或者非常细化(比如自动驾驶汽车的数据)。 首先,在搜索数据集时,在卡内基·梅隆大学有以下说法: 数据集不应混乱,因为你不希望花费大量时间清理数据数据集不应该有太多行或列,因此很容易使用。 数据越干净越好 —— 清洗大型数据集相当耗时。 该平台已经吸引了80万名数据科学家的关注。 在这个平台中可以找到各种数据,从拉面的评分、篮球数据,到西雅图的宠物牌照应有尽有。 https://nces.ed.gov/ 英国数据服务:英国最大的社会、经济和人口数据收集机构。

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    数据系列之数据质量浅探

    先看一下数据质量管理的定义: 数据质量管理(Data Quality Management),是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题,进行识别 再为了更好的了解数据质量管理,请软件测试从业者简单的问自己几个问题: 1. 所在企业或团队或自己是否有意识的、或是无意识进行了数据质量保证工作? 对于很多软件测试从业者来讲,在工作中几乎时时刻刻要面对亿万记录的数据量,但大都未有意识的去考虑数据质量问题,但却又时时被坏、脏等数据带来的隐患、问题折磨 数据质量的保证不简单的技术问题,必然涉及以下几个方面 首当其冲的是企业管理因素 主要指企业对数据质量的重视程度、人员素质及管理机制等方面可能造成的数据质量问题、隐患等 如果企业或团队压根就不重视,那一切都免谈了。 2. 元数据或是说信息因素 这里有两个大的方面,一是人对数据的理解,二是数据本身。即人对数据的理解的偏差会导致数据质量隐患问题。

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    数据治理(四):数据仓库数据质量管理

    数据仓库数据质量管理下面我们针对音乐数据中心数仓项目第四个业务:“统计地区营收情况业务”来说明数据质量如何进行管理。 此业务数据质量管理重点放在 ODS层,EDS层(DWD层、DWS层)、DM层几个方面,每层数据校验的内容不一样,我们可以通过自己编写通用shell+Hive脚本或者使用质量监控工具Griffin来进行数据质量监控 图片EDS层质量校验分为对DWD层数据质量进行校验,对DWS层数据质量进行校验两个方面。 针对不同的DWS层的数据表也可以根据具体业务来决定质量检验的内容。以上EDS层中各层数据质量校验具体校验的内容一般根据业务不同是不同的,不能抛开业务来谈数据质量,可以使用具体脚本个性化校验。 1、DWD层数据质量校验这里DWD层数据质量校验以“机器详细信息统计”业务为例,来说明DWD层数据质量如何校验。

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    R 数据质量分析①

    数据质量分析 数据质量分析是数据挖掘中数据准备的最重要一环,是数据处理的前体。数据质量分分析主要任务是识别脏数据。 常见的脏数据包括: 缺失值 异常值 不一致的值 重复数据或者包括特殊符号的数据 缺失值处理 处理数据缺失的一般步骤: 识别缺失数据 检测导致数据缺失的原因 删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替(插补) 1、识别缺失数据: R语言中,NA代表缺失值,NaN代表不可能值,Inf和-Inf代表正无穷和负无穷。推荐使用is.na,is.nan,is.finite,is.infinite4个函数去处理。 complete.case()可用来识别矩阵或数据框中没有缺失值的行 > complete.cases(a) [1] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE 缺失值处理 行删除法:数据集中含有缺失值的行都会被删除,一般假定缺失数据是完全随机产生的,并且缺失值只是很少一部分,对结果不会造成大的影响。即:要有足够的样本量,并且删除缺失值后不会有的偏差!

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    数据产品生命线之数据质量

    数据质量问题,是每个数据应用类的数据产品都需要时刻关注并解决的问题。 下面的场景,你是否曾经经历过? 一、数据质量问题的类型 国际数据管理协会(DAMA)定义了数据质量维度,结合实际的业务场景,总结数据质量7个核心的维度:准确性、及时性、完整性、合理性、一致性、唯一性、安全性。 三、数据产品如何掌控好自己的生命线 除了数据开发者需要关注自己的数据质量外,数据产品也需要对数据产品涉及到的数据源、任务进行过程监控,及时发现数据质量问题。 四、数据产品的延申:数据质量监控产品 为了实现数据产品对数据质量问题的早发现、早解决、早通知,最常用到的一个工具类数据产品就是数据质量监控了。 而数据产品,则以为只需要关注产品功能和交互,数据出来问题,那是数据开发的责任,不关注数据质量数据产品是数据价值的体现形式之一,应该从产品出发,关注数据质量保障流程,共同提升业务对数据团队的信任度。

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    数据质量监控Griffin——使用

    一、环境 生产环境 数据质量监控griffin: 地址:http://XXXXXXXXX:4200/#/health 账号:admin 密码:123456 二、Griffin是干什么的? 官方介绍 大数据模块是大数据平台中数据方案的一个功能组件,Griffin(以下简称Griffin)是一个开源的大数据数据解决质量模式,它支持所有数据和流数据方式检测质量模式,可以从不同维度(不同标准执行完毕后检查源端和目标端的数据数量是否一致 、源表的数据空值数量等)收集数据资产,从而提高数据的准确度、可信度。 在格里芬的架构中,主要分为定义、测量和分析三个部分,如下图所示: 各部分的职责如下: Define:主要负责定义数据质量统计的维度,比如数据质量统计的时间跨度、统计的目标(源端和目标端的数据数量是否一致 ,数据源里某一字段的非空的数量、不重复值的数量、最大值、最小值、top5的值数量等) 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/142891.html原文链接

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