数据质量

大数据场景下的数据质量问题，说起来都懂点，但真搞起来还是挺烧脑的。数据太杂，来源一堆，格式也五花八门，整不好就容易出锅。数据清洗、标准化、验证这几步，少了哪一个都不行。尤其在做实时时，数据的一致性和时效性就关键，晚一秒都影响业务判断。这个资源对数据治理里的几个关键点讲得比较系统，像准确性、完整性这些，看完之后你会更有方向感，知道怎么去搭建一套靠谱的数据质量管控流程。哦对了，文末那几个链接，都是围绕数据一致性相关的实战文章，有兴趣可以点进去看看，蛮有参考价值的。

Griffin 0.7.0 的发布，真挺让人眼前一亮的。作为搞数据质量监控的老朋友，这一版在功能和体验上都更顺了，尤其适合大数据场景。实时监测、离线评估、服务化部署这些特性，不光专业，还接地气，落地也容易。如果你平时要 Kafka、Spark、Hadoop 的数据流，Griffin 真的蛮合适，部署简单，响应也快，规则也能自定义，灵活。 报警机制也挺实用，支持邮件、短信通知，出了问题你第一时间就能知道。再加上 RESTful API 接口，和其他系统打通也轻松。0.7.0 还有强化了可视化界面，做数据质量报告更直观，团队合作更方便。哦对了，社区支持也不错，遇到问题还能找到帮手。总体来看，Gri

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数据质量在高级编程中尤为关键，它决定了分析任务的成效。在进行数据分析之前，务必对数据质量进行详尽评估，以确保结果准确可靠。业务需求分析应该从应用和部署角度出发，考虑数据的实时性和稳定性，避免假数据对分析造成的干扰。此外，企业在数据收集时需根据管控要求有针对性地进行，以避免不必要的数据管理成本。

数据规划：制定完善的数据模型，建立数据治理体系。 数据设计：制定并贯彻数据标准，统一数据建模和管理。 数据创建：利用数据模型保证数据完整性，执行数据标准，从源头保证数据正确性。 数据使用：利用元数据监控数据使用，执行数据标准，并利用数据质量检查加工正确的数据。

“坏数据”的定义难以精确界定。它并非只是缺失值、格式错误的记录和繁琐的文件格式等技术问题，还包括那些浪费时间、导致加班、令人沮丧的数据。例如，无法访问的数据、曾经拥有但丢失的数据，以及今天与昨天不一致的数据等等。简而言之，“坏数据”是阻碍工作进展的数据。从存储问题到表示不佳，再到政策误导，导致“坏数据”的原因多种多样。任何数据科学从业者都难免会遇到这类问题。为此，我们编撰了这本“坏数据手册”，汇集了来自数据领域各个层面的 19 位专业人士的经验分享，他们讲述了自己遇到的数据问题以及如何解决这些问题的经历。

Teradata 的数据质量管理方法挺系统的，适合需要从源头把控数据质量的朋友。它不仅讲清楚了什么是数据质量，还细分了治理体系、平台搭建、检查重点等关键环节。比较实用的一点是，它会带你怎么写一份像样的数据质量报告，尤其在你要搞清楚数据到底哪里有问题的时候，这就挺管用了。嗯，讲得还蛮全面的，技术路线清晰，实操也不难上手。尤其是在金融行业，数据质量出错的坑太多，Teradata 这套做法可以帮你规避不少雷。如果你正在做数据仓库或者准备优化现有的质量管理系统，可以参考一下。

通用数据质量评估模型的本体实现，确实挺实用的。尤其是你要搞企业级数据质量检测的时候，统一的标准真的是省心不少。以前我做项目时，最头疼的就是各种规则定义不一致，数据源也五花八门，评估起来太吃力。这个模型从数学层面定了个底子，通过本体（Ontology）技术把模型结构化表达出来，挺聪明的做法。数据质量维度的统一标准，配合关系数据库的实际场景落地，哦对，它是以关系库为例来的，落地性还蛮强的。尤其是它还支持结构复杂的质量规则，这就比那种只能做字段级校验的方案高级多了。案例用的是中国石油的数据，实战项目验证过，理论不是纸上谈兵。它最大优点是通用性强，不挑行业，啥数据都能套这个模型来评估，尤其适合做通用平

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