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如何做好大数据的质量管理？
发布时间：2019.07.26来源：知乎浏览量：396次标签：数据治理
如今关于大数据的话题非常火热，关于但数据的质量问题也备受人们关注，有很多IT人士开始认为，在大数据的时代，只有对数据进行有效的管理，那么才能挖掘出大数据整个的价值，那么如何做好大数据的质量管理呢？
相信大家都知道，大数据具有3个特点，即大量化、多种类以及高采集速度。所谓大量化就是指传统的数据质量算法，在没有非常大的性能提升的情况下，大量化数据是难以运用到大数据环境下的，除非有非常大的性能提升，是难以用在大数据环境下的，因为扫描一次的时间可能都无法接受。而多种类的数据更是增加了这种难度，所以高采集速度就是更加严峻的一个挑战了，数据的采集速度快，但不能及时的对数据进行处理，那么就会导致数据质量问题堆积。
进行大数据质量管理，是指对数据从计划，获取，存储，一直到数据共享、维护、应用、消亡生命周期，将这每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控等。
例如在大数据采集环节，对数据采集质量管控，严格控制手工输入的源数据，防止错误数据的产生，减少问题数据向下一级环节的输入。在大数据加工和应用环节，
在大数据加工和应用环节，企业需要知道加工数据的标准，保证数据的一致性，对输入错误的数据莒南县检测，确保数据的准确性、完整性。
另外，为了提高数据质量，那么企业需要定期更新维护数据字典，将数据质量问题穿于系统全过程，将错误的信息、路径、检测方法都记录下来，这样可以出具数据质量控制报告，从而降低问题数据的数量。
要想做好大数据质量管理，企业其实可以利用数据质量管理平台来帮助企业提高数据质量，例如亿信华辰推出的睿智数据质量平台就可以为企业提供数据质量管理服务。睿治平台是一个数据治理平台，该平台的功能丰富，睿治平台除了具备数据质量管理功能外，还提供元数据管理，数据标准管理，主数据管理，数据集成管理，数据交换管理，数据资产管理，数据安全管理，数据生命周期管理等产品。
睿治平台的数据质量管理是以元数据为检核对象，通过可视化定义模式对数据质量进行评估、检测、改整等，从而提高企业大数据质量。
（部分内容来源网络，如有侵权请联系删除）
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