【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据管理，具体地说是数据质量管理方法及系统。
技术介绍
1、随着大数据时代的到来，互联网应用形态从消费延伸至产业，各类智能设备越来越普及且物联网应用愈加广泛深入，使得各行业数据量呈爆炸式增长。数据服务应运而生，通过采集汇聚业务数据，对各种数据的分析和挖掘，能够为用户提供更加精准、个性化的服务体验。企业可以通过数据服务获取市场趋势、用户行为等关键信息，从而做出更加明智的决策。然而数据量巨增的同时也带来数据质量管理的挑战。在数据服务实施过程中，数据质量将直接影响数据的价值、数据分析预测的准确性，对于支持决策、驱动创新和优化工艺提高竞争力至关重要。
2、数据质量管理是一个复杂而持续的过程，需要采取多种措施来确保数据质量。然而传统的数据质量管理方法难以应对日益增长的数据源和数据量，且当前数据需求变得更加实时和复杂多样，需要从业务、技术、监控、工具等多方面入手，不断提升数据质量管理水平，才能为业务决策和运营提供可靠的数据支持。
3、如何提高数据质量管理效果、提高数据服务的质量，是需要解决的技术问题。
<...【技术保护点】
1.一种数据质量管理方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的数据质量管理方法，其特征在于，基于业务需求、数据特征、数据质量维度、技术因素、组织与文化因素以及其他因素构建质量检测规则；
3.根据权利要求1所述的数据质量管理方法，其特征在于，预处理包括重复值取最新数据、数据失效标记、数据差异标记、异常值标记、数据冗余删除以及时间戳异常标记。
4.根据权利要求1所述的数据质量管理方法，其特征在于，数据治理质量管控时，调整优化质量检测规则包括包括修改规则逻辑、调整阈值以及增加新规则。
5.根据权利要求1所述的数...
【技术特征摘要】
1.一种数据质量管理方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的数据质量管理方法，其特征在于，基于业务需求、数据特征、数据质量维度、技术因素、组织与文化因素以及其他因素构建质量检测规则；
3.根据权利要求1所述的数据质量管理方法，其特征在于，预处理包括重复值取最新数据、数据失效标记、数据差异标记、异常值标记、数据冗余删除以及时间戳异常标记。
4.根据权利要求1所述的数据质量管理方法，其特征在于，数据治理质量管控时，调整优化质量检测规则包括包括修改规则逻辑、调整阈值以及增加新规则。
5.根据权利要求1所述的数据质量管理方法，其特征在于，数据质量问题反馈机制提供告警通知服务和问题报告服务，问题报告服务通过数据质量评价服务支持用户对数据质量进行评价、形成用户的数据问题报告率，告警通知服务提供如下操作：向相关人员推送用户的数据问题报告率，支持相关人员根据用户的数据问题报告率评估数据质量、并改进数据采集质量检测和数据集成预处理操作。
6.一种数据质量管理系统，其特征在于，用于通过如权利要求1-5任一项所述的一种数据质量管...
【专利技术属性】
技术研发人员：边旭霞，
申请(专利权)人：上海沄熹科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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