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贵阳达内计算机培训数据质量管理常用技术分析

发布：贵阳达内培训
来源：互联网
时间：2023-06-29 09:23

随着互联网的不断发展，越来越多的人都在学习达内大数据等互联网技术课程，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，数据质量管理常用技术分析。

贵阳达内计算机培训数据质量管理常用技术分析

1、后续如果因为业务的变更，数据的口径需要更改，是否可以低代码完成维护操作?

像这类问题的话其实是可以解决，有一类工具它可以做到数据指标的可视化的管理。然后在这个数据指标的定义过程当中去设定口径的时候，如果说需要更改，那可以在这类工具上进行更改，更改之后他会把所有历史数据进行一个重算，通过这种方式就可以实现低代码的方式完成工作。

2、从整个数据治理的理论，所谓治理的工作无法界定工作边界，比如一个系统有1000张表，对其中关键表做数据质量的治理，或者对所有表进行治理，其工作量是完全不同的。而一个项目的预算是有边界的，如何去界定数据的项目在界定数据治理范围后，如何在项目结束时给需求方展示数据治理的实际价值?

您问的这个问题非常好，治理一张表和千张表确实工作量是完全不一样的，所以我们真正去落地数据治理项目的时候，需要在确定边界的时候，好的一个边界的点就是如何给需求方展示数据治理的这个价值。所以我们去启动一个数据治理的项目，一个就是要找到这个经营管理当中的痛点，可以寻找其中的一个主题域，甚至说找到一个主题域当中的一部分的关心的业务问题，先解决这一部分数据的这个问题。所以这个是一个关键，就是我们从主题域的角度出发这个数据这个项目，还有要解决这个具体的经营管理当中的一些痛点问题。

3、数据质量管理的效果如何评估?

管理的效果的话，这边有一个给大家的一个示例可以看一下，比如我们去评估这个数据质量的管理效果的话，这四个维度偏向于管理维度，那我们可以增加一个维度，就是数据质量真正解决了问题业务问题的不是业务痛点的个数，所以这些结合起来的话就可以去评估管理的效果。

4、数据标准和质量有什么技术壁垒吗?

我觉得数据标准和数据质量关键的点可能不是技术壁垒，关键点应该是我们经营管理当中对于标准和质量的一个要求，找到这个突破点。然后另外的关键就是对应的执行过程当中要把它形成一个闭环，那这个闭环其中对标准和质量的这个工具会有大量的这个定制化的一个要求。那这个定制化的要求怎么实现?我觉得可能是一个甲方企业需要去考虑的问题，因为它牵扯到供应商提供的一定是一个标准化的工具，所以我们这个甲方企业如何去把这一些我们的个性化的一些规则变成通用工具，在上面可以运转的这个规则尽量覆盖质量的问题。我觉得是我们这数据标准和数据量这两个主题关键需要解决的问题。

5、元数据能否自动抽取和管理?

其实这个是可以的，就是所有的数据的集成工具要能够从源端去抽取数据，先要识别它的源数据，所以元数据本身也是可以使用同类的工具去识别、抽取和管理的。

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