提高数据质量的方法有哪些?
发布时间：2021年07月01日 09:34:38
来源：环球青藤
点击量：2278
【摘要】随着数字化转型的兴起，许多企业都在寻求各种有用的方式搜集数据，交换数据并使一切员工能够访问数据。尽管大多数公司都在运用这类信息资源中受益，但数据质量依然存在问题。那么，提高数据质量的方法有哪些呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!
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。
关于提高数据质量的方法有哪些，环球青藤小编就和您分享到这了。如若您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。倘若您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
上一篇：大数据的价值究竟体现在哪些方面?
下一篇：大数据具备哪些特点?
就业培训申请领取
环球青藤
官方QQ群扫描上方二维码或点击一键加群，免费领取大礼包，加群暗号：青藤。 一键加群
最新文章
大数据工程师各地入口
环球青藤官方微信服务平台
刷题看课 APP下载
免费直播 一键购课
代报名等人工服务
大数据工程师热点排行
