如何改善数据质量？

        数据质量问题不可能从根本上解决或者消除，因此“早期发现、早期恢复”是提高数据质量的关键。要实现这一目标，必须建立健全的数据质量监测体系，并在整个流程中增加质量审计规则。比如根据企业的生产流程，对输出数据进行检查，以保证数据的完整性，一致性，准确性等。
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        当执行完数据生成任务之后，执行审计检查任务，对数据的结果进行扫描运算，并判定其是否满足规范要求。若达不到，则会按照事先设置好的强弱顺序，启动相应的处置流程。如果是强法则，那么就会立刻停止任务处理，不能完成接下来的任务，然后立刻打电话警告，哪怕是最重要的任务，也要打开环形电话警报，直到确认错误为止；如果它是一个较弱的规则，那么这个任务将被延续。但其中也有一些危险，那些危险会以邮件、短信的形式传递给开发人员，让他们自己去判断。
        提前发现，意味着要比用户更快地发现问题所在，并在问题发生之前将问题找出来，从而为“早恢复”赢得更多的时间。早期恢复，是为了减少失效对数据产生的冲击。图5审计检查实施流程图那么，需要添加什么审计规则？
        诚信原则其主要目标是保证资料的完整性和无遗失。常用的审计方法有：对表格的数量进行绝对监测，对波动性进行监测（例如，表格的波动超过20%，则视为异常）。此外，还可以监视主关键字的唯一性，这是一个用来判定数据有没有重复记录的监测准则，是相当基本的。在表级监视之外，还存在字段级监视（例如，一条记录为0，另一条为空）。
        符合性原则。重点是要解决各模型之间的相关性数据的一致性。商品购买率是由商品购买用户人数除以商品访问数量 uv得到的，若商品购买用户人数为1 W，商品访问uv10W，商品购买率为20%，则三者之间的关系是不一致的。
        精确原则。主要是处理资料纪录的正确性。常用的审核规定有：一件物品只能归入某一类，数据格式是否正确，订单的订购日期是否为尚未发生之日等。
管理之父彼得德鲁克曾说：“你不能测量，就不能晋升。”在进行数据治理的过程中，也要有一个能够推动持续改进的指标。那么，怎样来评定数据的质量，有没有改善？除了失败的数量之外，还有一些其他的度量。
        中台4点三十分的完成度。这是一种综合的衡量标准，如果出现了异常，或者出现了错误的情况，或者出现了错误的情况，那么就有可能无法按时完成任务。在审核规则的基础上，计算出表格级的质量得分。按照审核规则在表格中完成的程度，给表格设定一个质量得分，得分低的表格，表格主管负责改善。要求立刻干预的警报数量，一般根据接通周期警报的电话数量来决定。在核心工作中，当工作出现异常时，将会引发环形呼叫警报，而收到警报的数据开发人员则要求立刻进行干预。数据产品服务协议。每一种数据产品的各项指标是否都在9点产生，若没有，则要根据不同的数据产品的重要程度来换算，99.8%的数据产品的 SLA是比较好的。
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