🔥🔥 AllData大数据产品是可定义数据中台，以数据平台为底座，以数据中台为桥梁，以机器学习平台为中层框架，以大模型应用为上游产品，提供全链路数字化解决方案。
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AIIData数据中台数据质量管理功能，提供了全面的数据质量管理功能，包括数据质量报告统计、创建和执行质量任务、新增质量规则以及定时执行任务的设置等，旨在确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性，为企业的业务决策提供可靠的数据支持。
AllData数据中台数据质量管理功能数据源支持：
二、数据质量支持
三、功能能力演示
3.1 登录数据质量管理 在浏览器中输入AllData数据中台的Web界面地址，并登录到系统中。 在系统菜单中找到“数据质量管理”并点击进入。
3.2 数据质量规则管理
3.3 创建唯一性质量规则
在数据质量管理模块中，选择新建按钮-“创建质量任务”。 根据业务需求，设置任务名称、任务类型（如数据清洗、数据校验等）、数据源、目标库等参数。
3.4新增非空完整性质量规则
3.5 创建非空完整性质量规则
3.6编辑非空完整性质量规则
3.7新增准确性规则
3.8创建准确性规则
3.9 创建数据标准校验
3.10 创建关联性质量规则
3.11 创建及时性数据质量规则
3.12 配置质量调度模版
3.13 查看数据质量分析报告
系统会根据配置的任务规则和参数，对数据进行处理并生成质量报告。 报告综合评估数据完整性、准确性等关键指标，帮助用户快速识别数据问题，为数据治理和优化提供有力支持。
3.14 查看数据质量统计分析
系统会根据配置的任务规则和参数，对数据进行处理并生成质量报告。 用户可以在任务执行完成后，查看质量报告以了解任务执行结果和数据质量改进情况。
3.15 查看数据质量执行日志
用户可以在任务执行完成后，查看数据质量日志详细记录的执行情况，以便用户分析数据质量问题的原因，并采取相应措施进行改进和优化。
四、数据质量管理分析与优化
4.1 分析数据质量趋势
通过数据质量报告和监控指标，分析数据质量的变化趋势。
4.2 识别问题根源
针对发现的数据质量问题，识别其根源并采取相应的改进措施。
4.3 优化数据治理流程
根据分析结果，优化数据源管理、数据清洗流程、质量规则设置等，以持续提升数据质量。
五、注意事项
5.1 确保数据源的正确性：
在进行数据质量检查之前，用户需要确保数据源的正确性和完整性。
5.2 合理配置质量规则：
质量规则的定义应该根据业务需求和数据特点进行合理配置。
5.3 定期监控和优化：
用户需要定期监控数据质量状况，并根据实际情况对质量任务、质量规则等进行优化和调整。
