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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