1、构建数据质量规则库
定义数据验证方法,内嵌空值检查、值域检查等13种检查规则,基本覆盖目前数据质量相关问题。
2、发现数据质量问题
灵活定义多模型质检方案,多点监测、多模型质检方案,高效调度,并发和串行处理相结合,性能高效,只需2分30秒,便可完成20条规则百万级数据的质量检查。
3、出具全面的“体检报告”
内置常规质检分析报告,实时可视化呈现质检结果,质检结果模型灵活扩展,充分利用了BI工具的分析展现能力,提供图文并茂的质量检查结果报告。
4、数据质量全流程管理
提供从标准定义、质量监控、绩效评估、质量分析、质量报告、重大问题及时告警、流程整改发起、系统管理等数据质量管理全过程的功能,不仅能发现问题、还能将问题分发给数据负责人、管理者,在线跟踪问题处理进展。
关于提高数据质量的方法有哪些,环球青藤小编就和您分享到这了。如若您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。倘若您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。