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数据质量操作流程指引

数据质量操作流程指引

数据质量相关操作流程大致如下,可分为5步:

1)第一步,创建质量模型

质量模型是用户进行数据质量分析的基本单元,这里包括新建质量模型和添加待检测的主题表以及必要的属性设置。

2)第二步,添加质检规则

即添加质量规则,即设置哪张主题表哪个字段需要做什么样的数据检查。平台支持一条一条新建质检规则,也支持批量新建质检规则和根据数据标准新建质检规则。

3)第三步,创建和执行质检方案

创建质检方案,即指定需要执行的质检规则,整改流程、自动执行周期、预警方式等。一个质量模型可以创建多个质检方案。创建好质检方案后,接下来执行质检方案得到质检结果,可定时自动执行,也可手动执行。

4)第四步,质量监控和智能修复

在质量监控模块查看质检结果,对错误数据可以添加例外和智能修复。另外,也可以在质量分析模块从更多维度查看数据质量情况。

5)第五步,数据整改

无法智能修复的数据,可发起数据整改,相关人员收到整改任务后,进行整改直至数据质量达到要求。

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