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数据治理之数据质量管理

数据质量，是指在业务环境下，数据符合数据消费者的使用目的，能满足业务场景具体需求的程度。...2.数据源存在数据质量问题 3.数据采集过程质量问题 4.数据传输过程的问题 5.数据装载过程的问题 6.数据存储的质量问题 7.业务系统各自为政，烟囱式建设，系统之间的数据不一致问题严重 2.业务：...1.业务需求不清晰 2.业务需求的变更 3.业务端数据输入不规范，常见的数据录入问题 4.数据作假 3.管理： 1.没有明确数据归口管理部门或岗位，缺乏数据认责机制，出现数据质量问题找不到负责人 2....缺乏数据规划，没有明确的数据质量目标，没有制定数据质量相关的政策和制度 3.数据输入规范不统一，不同的业务部门、不同的时间、甚至在处理相同业务的时候，由于数据输入规范不同，造成数据冲突或矛盾 4.缺乏有效的数据质量问题处理机制...四、解决方案（DQC) 1.数据资产管理（数据认责、数据资产分类、数据资产定级） 2.代码提交核查（上线、发布、提交、变更等数据生产加工各环节卡点校验） 3.数据处理风险监控（规则配置、执行规则、数据统计

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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。...到今天，虽然数据治理的范畴扩大了很多，我们开始讲数据资产管理、知识图谱、自动化的数据治理等等概念，但是提升数据的质量，依然是数据治理最重要的目标之一。...因为数据要能发挥其价值，关键在于其数据的质量的高低，高质量的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。...通过科学的数据质量管理，持续地提升数据质量，已经成为组织内刻不容缓的优先任务。...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。

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数据中心运营质量管理

质量管理定义数据中心运营质量管理指的是在数据中心运营的全生命周期中，有计划、有策略地对数据中心各子系统（IT、配电、空调、自控、安防、消防）进行巡检、维护、改造、优化等工作，确保各子系统都能保持在一个可靠的...质量管理目标（1）举例：实现腾讯某数据中心全年电力系统可用率指标99.9999%。 ? （2）举例：实现腾讯某数据中心全年制冷系统可用率指标99.9999%。 ?...（3）举例：实现腾讯某数据中心基础设施全年可用率指标99.9998%。数据中心基础设施可用率=电力系统可用率×制冷系统可用率。（4）电力、空调系统中断重大事件为0。...质量管理工作内容为确保达成以上各项质量管理目标，在不同时期，需要制定不同的技术管理应对策略，以最终确保运营质量管理目标的达成。...质量管理的工作分类按照日常工作种类划分，质量管理主要可分为以下几块内容： ?

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大数据运维之数据质量管理

第1章数据质量管理概述 1.1 数据质量管理定义数据质量管理（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...数据质量管理是循环管理过程，其终极目标是通过可靠的数据提升数据在使用中的价值，并最终为企业赢得经济效益。 1.2 数据质量评价指标数据质量管理的最终目标是改善，任何改善都是建立在评价的基础上。...通常数据质量的评价标准包括以下内容。...波动阀值检查合法性主要包括格式、类型、域值的合法性字段日期格式检查字段长度检查字段值域检查时效性主要包括数据处理的时效性批处理是否按时完成第2章数据质量管理实操 2.1...数据质量监控工作流也采用Azkaban进行调度。数据质量监控工作流必定依赖数据仓库工作流，此处为了解耦，利用Azkaban API主动监视数据仓库工作流的执行状态，进而触发数据质量监控工作流。

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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...ODS层数据是贴源层，是数仓开始的地方，所以这里检验时一般不需要验证与原始数据条目是否相同，在ODS层数据质量监控中一般验证当日导入数据的记录数、当日导入表中关注字段为空的记录数、当日导入数据关注字段重复记录数...对DWD层数据质量校验关注点在于是否与ODS层对应的数据来源表数据记录数是否一致、导入到DWD层的数据有效比例等，针对不同的DWD层的数据表也可以根据具体业务来决定质量检验的内容。...由于DWS层数据基于DWD层数据进行了聚合，所以对于DWS层数据质量校验关注点可以放在数据条目是否和上一层一致（需要分清主题重要字段），更重要的是这里检验DWS层表中数据总条数，某些重要字段为空的记录数

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浅谈数据仓库质量管理规范

一、背景现在数据仓库层面的工作越来越多，开发人员也越来越多，如何保障数据准确性是一项非常重要的工作，，数据仓库的很多应用数据直接呈现给用户或者支撑企业分析决策的，容不得数据出现错误。...随着开展的业务越来越多，数据模型越来也多,我们管控的越晚就越容易出问题。尽管有数据仓库建设规范，同样在数据模型命名，数据逻辑开发，每个人都可能不一样，而这些也容易导致数据模型准确性的问题。...我们迫切需要制定一套数据的准确性验证流程，让大家都按规范流程来做，保障数据的准确性。二、数据指标管理首先我们看下数据仓库的数据流转，要确认计算出的指标正确，就要保证数据源的准确和逻辑的准确。...3、每天新增的记录数波动范围某一天你发现数据量出现大幅增长或下降，而规则1和2都已校验通过。这种波动可能是正常的，比如电商行业某天的大促活动，或者社交软件的营销活动。...三、总结通过以上内容，我们对如何管控数据仓库的数据质量管理方法和流程有了初步的认识。

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项目十大管理（五）质量管理

执行组织的质量政策是高级管理层所推崇，规定了组织在质量管理方面的工作方向历史数据库以往阶段或项目的经验教训 1.2 规划质量管理的工具与技术 1.2.1 成本效益分析也就是比较其可能的成本与预期的效益...1.因果图：问题存放在鱼骨头部，作为起点用来追溯问题来源，回推到可行动的根本原因 2.流程图：显示在一个或多个输入转化成一个或多个输出的过程中，所需要的步骤顺序和可能分支 3.检查表：计数表，用于收集数据的查对清单...可以判断某一过程处于控制之中还是处于失控状态 7.散点图：可以显示两个变量之间是否有关系，一条斜线上的数据点距离越近，两个变量之间的相关性就越密切 1.2.4 标杆对照是将实际或计划的项目实践与可比项目的实践进行对照...，使用矩阵结构对数据进行分析 2.2.2 质量审计又称质量保证体系审核，是对具体质量管理活动的结构性的评审。...3.1.4 工作绩效数据工作绩效数据与计划比较有：实际技术性能实际进度绩效实际成本绩效 3.1.5 批准的变更请求批准的变更请求可包括各种修正，如缺陷补救、修订的工作方法和修订的进度计划。

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质量管理体系五大核心工具

来源：http://www.51testing.com/ 质量管理概述　　质量管理是指在质量方面指挥和控制组织的协调的活动。...质量管理，通常包括制定质量方针和质量目标以及质量策划、质量控制、质量保证和质量改进。　质量管理五大工具，也称品管五大工具。...1、统计过程控制（SPC）　　SPC是一种制造控制方法，是将制造中的控制项目，依其特性所收集的数据，通过过程能力的分析与过程标准化，发掘过程中的异常，并立即采取改善措施，使过程恢复正常的方法。　　...在日常生产中，我们经常根据获得的过程加工部件的测量数据去分析过程的状态、过程的能力和监控过程的变化；那么，怎么确保分析的结果是正确的呢？...我们必须从两方面来保证：　　1)是确保测量数据的准确性/质量，使用测量系统分析（MSA）方法对获得测量数据的测量系统进行评估；　　2)是确保使用了合适的数据分析方法，如使用SPC工具、试验设计、方差分析

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数据仓库系列之数据质量管理

数据质量一直是数据仓库领域一个比较令人头疼的问题，因为数据仓库上层对接很多业务系统，业务系统的脏数据，业务系统变更，都会直接影响数据仓库的数据质量。...数据质量管理是通过计划、实施和控制活动，运用质量管理技术度量、评估、改进和保证数据的恰当使用。...四、数据质量管理 　大多数企业都没有一个很好的数据质量管理的机制，因为他们不理解其数据的价值，并且他们不认为数据是一个组织的资产，而把数据看作创建它的部门领域内的东西。...缺乏数据质量管理将导致脏数据、冗余数据、不一致数据、无法整合、性能底下、可用性差、责任缺失、使用系统用户日益不满意IT的性能。　　在做数据分析之前一般都应该初步对数据进行评估。... 数据报告中列出了很多的检查项都是围绕数据质量管理相关的检查，所以做一个数据分析项目前一定要知道客户的数据质量情况。

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数据质量管理的一些思考

数据质量管理相对来说成本比较高。因为它涉及到企业数据标准的制定、规范的落地、生命周期的管理等多个环节。从收益上来说，数据质量的效益和结果并不是十分明显，大部分企业不会把数据质量作为KPI。...所以数据的质量管理往往被会边缘化甚至趋向于无。数据质量评估那么我们如何对一份数据进行质量评估呢？这是一个比较难以回答的问题。因为数据质量本身有这么几个问题。...数据质量管理 数据工作流质量管理 下面来谈谈数据质量管理。质量管理前面提到了，涉及到数据工作流的各个环节。数据的工作流可以分为以下几部分：数据产生、加工处理、存储、挖掘和应用。...质量管理的前提是在每一个环节建立质量标准。...构建完整的数据质量管理体系，既是支持企业系统稳定运行的基本保障，同时也是企业进行数字化转型、创新的必备条件。

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项目质量管理

在项目的质量管理过程中，甲方项目经理可以根据项目建设的实际情况来对文档标准进行调整。项目经理可以通过以下几种方式来获取项目的质量情况：一是日常的工作沟通会。...对于甲方项目经理来说，这类问题占据了项目质量问题的绝大部分，是其在进行质量管理时重点关注的对象。...该方案适用于建设时间充足的情况，尽管文档维护工作会对项目进度造成一定程度的影响，但其可以有效规避因项目规模大、人员多、周期长而造成变更信息在团队内传递失真的风险，从而确保了变更后的信息可以如实的传达给项目组的每一位成员...其中，减少前后台交互和优化逻辑这两种方法，均需要对软件的设计、架构进行大的修改，一方面会增加项目的进度风险，另一方面大量的代码修改，也会增加软件的质量风险。...对涉密或敏感的文件、数据进行加密保护，以防止关键数据资产被篡改或窃取，同时要确保不影响用户正常使用； 2) 增强访问控制。

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关于数据质量管理之正态分布验证

数据质量管理中很重要的一个部分就是数据的离散程度，通常而言，连续值性数据录入是遵循正态分布的，从直方图上容易看，但如何自动化验证数据满足正态分布呢，本文尝试了kstest,normaltest，shaprio...等方法，最终结论是建议通过normaltest作为正态分布验证标准，p值>0.05，此外也尝试拓展dataframe.describe，并为以后的数据质量收集做好准备。...normaldistribution # value1 value2 # normaldistribution True True # 构建正态分布数据...stats.normaltest(x) # NormaltestResult(statistic=0.6771164970693714, pvalue=0.7127972587837901) # 创建原始数据图...scatter(dataset.index, dataset['value1']) ax1.scatter(dataset.index, dataset['value2']) plt.grid() # 绘制数据分布图

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大数据数据治理之数据质量管理系统架构设计

架构设计文档一、引言 1.1 项目背景数据质量监测是大数据处理中最重要的一个环节，是数据服务、数据分析、数据挖掘等活动的必备支持条件。...1.2 项目概述提出了一个基于大数据平台的数据质量管理服务Qualitis，提供统一的流程来定义和检测数据集的质量并及时报告问题。...来源： https://www.toutiao.com/i6877417878354657795/ “IT大咖说”欢迎广大技术人员投稿，投稿邮箱：aliang@itdks.com 来都来了，走啥走，留个言呗...~ IT大咖说 | 关于版权由“IT大咖说（ID：itdakashuo）”原创的文章，转载时请注明作者、出处及微信公众号。...感谢您对IT大咖说的热心支持！

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SQL 质量管理 | 新增数据导出功能，数据流出全掌控

SQLE 是一款全方位的 SQL 质量管理平台，覆盖开发至生产环境的 SQL 审核和管理。支持主流的开源、商业、国产数据库，为开发和运维提供流程自动化能力，提升上线效率，提高数据质量。...2主要功能介绍企业版支持导出数据本期新增了数据导出功能。当您需要使用数据但没有足够的权限时，可以利用数据导出功能获取需要的数据。...平台通过预检查及审批流程确保数据的安全访问，并记录详细的数据导出信息，包括导出人员、导出目的及导出的数据等内容，有助于审核人全面了解数据的使用情况，从而更好地保障数据安全。...审核通过后，创建人可以进入工单详情，执行数据导出后获取所需的数据。...审核通过后可导出数据示例数据 3Release 信息社区版优化： [#2233] 优化扫描任务详情中长 SQL 语句的展示 Bug 修复： [#2228] 修复打开“流程对接”页面时报错的问题 [

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大数据时代下，数据感知在数据质量管理系统中的应用

关于数据质量管理,可能与大部分人没有太大的关系。虽然,市面上有很多的公司在进行数据的挖掘、分析方面业务的工作,但是关于数据质量管理方面的公司真的是屈指可数。...而对于数据感知技术,大部分没有了解过。为了说明,大数据时代下,数据感知在数据质量管理系统中的应用,这里我们需要先解决几个问题: 什么是数据质量管理系统? 什么是数据感知技术? 数据感知技术的用途?...而数据质量管理系统就是对数据进行处理后能够提供高质量的数据,最终的目的是挖掘数据价值,推动业务发展,实现盈利。...而数据质量管理系统主要由如下一些部分组成：数据清洗与去重数据可视化数据评估数据治理数据挖掘数据分析而当前系统主要采用纯Python来实现。...总结实际上,数据感知只是数据质量管理中的1个很小的环节,通过这种自动化的技术,可以节省人工的成本及提高效率。

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如何做好质量管理？了解这五大要素就够了

本文介绍了构建质量管理系统的五大要素：适应流程的灵活性、流程可追溯性、基于风险的四维、整合能力、强大的报告工具，他们可以增强将质量延伸到组织其他部门的能力。　...尽管这些系统也很强大，且消除了某种程度的数据重复输入，但真正的整合不仅是从生产系统中提取数据，还会将数据反馈到这些系统，如不合格品问题、质量活动的总体成本等。　　...报告　　当你让一个质量管理系统自动化运行时，会创建大量数据。如果没有一些方便的数据访问方式，该质量管理系统就很难获得有关质量的趋势和见解。...同时，对数据进行报告的方式有很多种。报告是获取正确信息进行管理的驱动因子，如果没有能力报告数据并且实现关键绩效指标（KPI）的可视化，管理层就会失明。...质量管理关乎人员和流程，质量管理系统提供了一个人员与流程互动的自动化平台。

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IDEA代码质量管理插件

SonarQube SonarQube是一个开源的代码质量管理平台解压&本地启动 https://docs.sonarqube.org/latest/setup/get-started-2-minutes...compile sonar:sonar 成功后，可以在控制台中看到这样的输出再次刷新 http://localhost:9000/ 会看到跟刚才不一样了以上只是本地演示，在正式环境中这些数据当然要保存到数据库中

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数据治理案例 | 某大型集成电路企业数据质量管理实践

综上，该企业需要一款独立于业务系统之外的数据质量管理平台，一方面满足技术部门长效的数据质量管控，另一方面能够形成业务精英为主、技术精英为辅的业务数据梳理体系。...该企业利用亿信华辰睿治数据治理软件搭建数据质量管理平台，主要用于解决业务系统运行、数据仓库建设及数据治理过程中的数据质量问题。...项目价值该企业数据质量管理平台的建设，满足了公司数据质量管控的需求，实现了数据质量检查的自动执行和问题数据短信预警，大大地提升了业务数据的质量，为公司数仓、数据分析、数据挖掘应用提供标准、可靠的基础数据支撑...1）数据质量管理平台提供了可视化的页面就能完成数据质量检查工作，大大降低了数据质检的技术门槛，不仅仅只靠公司数据部门的技术人员来提升数据质量，现在也将业务部门的人员也参与到数据质量提升工作中，形成业务精英为主...3）随着公司业务数据不断增大，大数据平台的应用不断深入，数据质量平台支持多种基于Hadoop的数据源的接入进行质检，为公司业务的发展和质量管理奠定了基础。

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PMP之项目质量管理

项目质量管理三大过程：规划质量管理→管理质量→控制质量管理质量：质量是规划出来的，质量包括产品质量和过程，人人有责，管理层承担85%责任，满意度最重要，质量靠预防和评估控制质量...检查的结果通常包括相关的测量数据，也可在任何层面上进行。可以检查单个活动的结果，也可以检测项目的最终产品。检查也可称为审查、同行审查、审计或巡检等，而在某些应用领域，这些术语的含义比较狭窄和具体。...为了说明质量，需要数据表现质量。因果图：又称鱼骨图，石川图，将问题陈述的原因分解为离散的分支，有助于识别问题的主要原因和根本原因。...直方图：展示数字数据的条形图。控制图：确定一个过程是否稳定，是否有可预测的绩效。常用来跟踪批量生产中的重复性活动，也可用来检测成本与进度偏差，产量，范围变更频率或其他管理工作成果。...它需要用可靠的数据来证明项目已经达到发起人或客户的验收标准。确认范围：是正式验收已完成的项目可交付成果的过程。通过确认每个可交付的成果，来提高最终产品服务或成果获得验收的可能性。

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政务数据质量管理提升的5个最佳实践

二、多数据来源，明确数据可信度业务痛点：目前政务数据存在比较大的问题是信息分散，且信息不一致的情况，导致数据质量差。...在某政数局数据治理项目上，通过收集国标、行标的元标准，配置进亿信华辰睿治数据质量模块质检规则模块，定期对各部门系统的数据库表进行数据质量的检查，产出数据质量报告提供给各部门，协助定位问题数据，为他们整改数据提供了有利依据...解决问题：为了保证数据状态的准确，通过亿信华睿治数据治理平台图形化配置界面进行了接口数据的接入，需要查询数据时，即时调用接口查询数据最新信息。...上述实践案例都离不开亿信华辰睿治数据治理平台，其提供数据质量管理模板，以数据标准为数据检核依据，以元数据为数据检核对象，通过向导化、可视化等简易操作手段，将质量评估、质量检核、质量整改与质量报告等工作环节进行流程整合...，形成完整的数据质量管理闭环。

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