建设目标
• 对业务数据进行数据质量检核，准确掌握业务系统各种数据质量问题，促进基础业务数据质量的提高。
建设数据质量检核系统
数据质量问题监管
建设内容
• 质量检查规则定制
• 数据质量检查
• 数据质量分析报告
实现质量检查规则的灵活定制
系统按照预定义的数据质量检查规则，对数据的准确性、有效性、关联性、一致性、及时性进行检查，生成并保存的数据
质量检查信息。
生成不同类型的数据质量检查报表，对不同的数据质量问题进行分析和展示。
2022-07-05 18:09:42
4.65MB
内容：
主要描述了大数据治理整体架构与体系及标准化的相关内容和探索，涵盖了数据治理的方方面面，整体框架结构及模块分析
适应人群:
从事大数据治理研究人员
2022-07-04 19:08:58
250KB
数据治理工程师（CDGA）/数据治理专家（CDGP）考试认证之DMBOK2.0学习笔记.zip
2022-07-04 09:12:48
18.66MB
存在问题：
目前绝大多数企业产生的大量数据，缺乏有效的监控手段和量化考核措施；
新数据加载的及时性和完整性得不到保障；
历史数据存在缺失、不准确，数据资产得不到有效利用；
解决方案：
建立数据标准，数据资源资产化
提高数据质量，支持丰富的数据应用
数据确权与合规
2022-07-03 21:06:34
4.41MB