【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，特别涉及一种提高异构系统数据质量的方法。
技术介绍
1、异构系统指的是由多个不同类型、不同架构或不同技术组件组成的计算系统或网络。这些组件可以包括不同类型的硬件、操作系统、编程语言、数据库系统、通信协议和应用软件。异构系统的存在是由于不同组织和技术的演化，以及复杂业务需求的变化，因此，对于系统管理员和开发人员来说，提高异构系统得我数据质量是一个重要的挑战。
技术实现思路
1、为了解决以上问题，本专利技术提供了一种提高异构系统数据质量的方法。
2、为实现上述目的，本专利技术所采用的技术方案如下：
3、一种提高异构系统数据质量的方法，包括如下步骤：
4、步骤1:采集异构系统中的数据源；
5、步骤2:数据清洗和预处理；
6、步骤3:将来自不同源头的数据整合成一致的数据模型，包括：
7、数据映射：将不同数据源的数据映射到一个共同的模式或数据模型，以确保数据之间的一致性；
8、数据合并：将来自不同源头的数据合并成一个数据集；
9、数据转换：执行必要的数据转换操作，以确保数据的一致性和兼容性；
10、步骤4:通过以下方式对数据质量进行评估：
11、定义数据质量指标，并根据指标对数据进行评估；
12、检测数据质量问题；
13、生成数据质量报告；
14、步骤5:根据数据质量评估的结果，执行以下改进措施：
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16、数据转换：根据需要执行额外的数据转换操作，以确保数据的一致性和可用性；
17、数据质量策略：制定数据质量策略；
18、步骤6:确保数据质量的持续维护和监控：
19、建立数据质量监控系统，实时监测数据的质量，并在发现问题时触发警报；确保数据的安全性，以防止数据泄露和不当访问。
20、进一步的：所述步骤1包括：
21、确定数据源，包括：
22、数据源调查：确定所有可能的数据源；
23、数据源分类：将数据源按类型分类；
24、数据源描述：为每个数据源创建描述；
25、数据采集，包括：
26、数据库采集：对于数据库数据，使用etl工具来提取数据；
27、文件系统采集：使用脚本工具来获取文件数据；
28、传感器和设备采集：对于物联网系统或传感器数据，设置数据采集设备，然后使用通信协议将数据传输到中央存储或云平台；
29、云服务采集：对于云服务中的数据，使用云提供商的sdk来访问数据；
30、日志文件采集：对于日志数据，使用日志收集工具来采集和分析日志信息。
31、进一步的：所述步骤2包括：
32、数据去重：
33、识别重复数据：使用唯一标识符或关键字段来识别数据集中的重复记录；
34、重复数据处理：一旦识别出重复记录，可以选择删除重复记录中的副本，或者合并它们以保留最新或最相关的信息；
35、缺失值处理：
36、识别缺失值：分析数据以确定哪些字段或数据点存在缺失；
37、填充缺失值：对于数值型数据，使用插值方法填充缺失值，对于分类数据，使用众数来填充；
38、错误值处理：
39、检测异常值：使用统计方法来检测异常值；
40、异常值处理：一旦检测到异常值，可以选择删除它们、修复或将其标记为潜在的异常值以供后续处理；
41、数据格式化：
42、字段格式化：确保数据字段的格式符合标准，使用数据转换函数来执行格式化操作；
43、文本清洗：对于文本数据，进行文本清洗以去除特殊字符、标点符号、html标签；
44、数据转换：
45、特征工程：根据分析和建模需求，执行特征工程操作，创建新的特征或合并、变换现有特征；
46、数据聚合：对于时间序列数据或大规模数据集，执行数据聚合操作，以减少数据量并提高分析效率；
47、数据重采样：对于时间序列数据，对数据进行重采样，以更改时间间隔或减少数据量。
48、进一步的：所述步骤3包括：
49、数据映射：
50、识别共同字段：识别所有数据源中具有共同含义的字段；
51、创建数据映射：对于每对相同含义的字段，创建映射关系，将它们映射到一个共同的数据模型中；
52、数据字典和元数据：创建数据字典或元数据文档，以记录字段名称、数据类型、源头、映射关系信息；
53、数据合并：
54、标准化数据：将来自不同源头的数据标准化，确保它们具有相同的单位、度量标准和数据类型；
55、合并数据记录：将来自不同源头的数据记录合并成一个数据集，确保每个记录都唯一标识，并且没有数据冗余；
56、数据转换：
57、执行数据变换：根据业务需求，执行数据转换操作；
58、数据规范化：对于分类数据，执行数据规范化，将不同类别映射到标准的类别值；
59、数据验证：在数据转换过程中，确保数据的有效性和一致性，以防止引入新的错误。
60、进一步的：所述步骤4包括：
61、数据质量度量：
62、定义数据质量指标：明确定义数据质量指标；
63、制定度量方法：为每个指标制定度量方法；
64、数据质量检测算法：
65、异常检测算法：使用异常检测算法来检测异常值和异常模式；
66、数据分布分析：分析数据分布，检测数据是否符合预期的分布；
67、模型训练和监督学习：使用监督学习算法来构建模型，根据历史数据对新数据进行分类，以检测数据是否符合预期的质量标准；
68、数据质量报告：
69、生成数据质量报告：基于数据质量度量和检测算法的结果，生成数据质量报告。
70、进一步的：所述步骤5包括：
71、数据清洗：
72、进一步的数据清洗：根据数据质量评估报告中的异常检测结果，对检测到的问题进行进一步的数据清洗；
73、数据标准化：如果评估结果表明存在格式不一致的数据，执行数据标准化操作，将数据格式标准化为统一的格式，以确保一致性；
74、数据转换：
75、额外的数据转换：根据数据质量评估结果和业务需求，执行额外的数据转换操作；
76、数据规范化：对于分类数据，执行数据规范化，将不同类别映射到标准的类别值，以确保一致性；
77、数据质量策略：
78、定义数据质量标准：制定明确的数据质量标准，包括每个数据质量指标的目标值或范围；
79、建立清洗流程：设计和实施数据清洗流程，确保在本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种提高异构系统数据质量的方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种提高异构系统数据质量的方法，其特征在于，所述步骤1包括：
3.根据权利要求2所述的一种提高异构系统数据质量的方法，其特征在于，所述步骤2包括：
4.根据权利要求3所述的一种提高异构系统数据质量的方法，其特征在于，所述步骤3包括：
5.根据权利要求4所述的一种提高异构系统数据质量的方法，其特征在于，所述步骤4包括：
6.根据权利要求5所述的一种提高异构系统数据质量的方法，其特征在于，所述步骤5包括：
7.根据权利要求6所述的一种提高异构系统数据质量的方法，其特征在于，所述步骤6包括：
【技术特征摘要】
1.一种提高异构系统数据质量的方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种提高异构系统数据质量的方法，其特征在于，所述步骤1包括：
3.根据权利要求2所述的一种提高异构系统数据质量的方法，其特征在于，所述步骤2包括：
4.根据权利要求3所述的一种提高异构系统数据质量的方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋琦洪，杨波，石贇，
申请(专利权)人：上海欧冶金诚信息服务股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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