数据质量平台 Data Quality

采集大数据流水线、流水线处理的数据集特征及大数据系统产生的数据,通过规则计算、机器学习和数据挖掘技术进行自动化数据质量监控及异常检测的平台

数据质量平台

传统数据质量平台针对抽样检测指标及事后统计。大数据时代,数据平台上的业务系统和业务组件产生的业务指标数据量呈现
爆发式增长,需要规则+智能的双管齐下,针对全量数据进行事中监控及在线预警

便捷

监控预设数据质量规则、阈值,通过邮件、短信等方式无需登录系统可发现数据问题

及时

及时发现数据的波动、缺失等变化,在影响业务开展之前及时发现问题原因

准确

以提高数据质量为目标,定期数据做质量检查,建立闭环质量管理机制

标准

通过数据质量监控手段,自动化发现数据标准问题,提供数据标准落地检查机制

集中

提供集中的数据监控平台,统一监控环境,无需在不同环境配置多套监控产品

算法挖掘

通过机器学习来管理和修改分析算法,通过自动流机制,输出结果作为二次数据源再次回馈到系统之中,使得系统实现自适应

数据质量产品架构图

高品质的技术与服务

数据质量管理总览

通过可视化指标呈现,提供质量治理的指引与业务成果总览

业务/技术规则管理工具

支持质量定义、规则管理、质量评价模型管理,以及算法及模型迭代等系统性工具

评价工具

支持数据探查、稽查任务配置、质量稽查、质量结果以及检查结果告警

整改工具

支持问题分析、问题管理、工单统计等能力

运行监控工具

支持作业核心指标监控、多维条件查询、作业运行监控、作业实例监控、异步调度等基础能力

统一平台

支持针对特定业务领域,采用质量中台+前端场景的模式,迭代开发具备针对性场景的质量检测应用

产品场景流程图

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