数据质量审计系统

产品简介

基于元数据对采集入网的业务系统源数据及数据仓库指标数据等设置数据质量监测点,建立有效的数据质量监控机制。从数据质量分析、质量问题处理、知识库管理等形成数据质量管理闭环。提供全面的数据质量报告,预防和控制错误范围的扩大。

产品详情


总体架构

 

核心功能

  • 详情介绍
  • 稽核规则管理
  • 审计任务管理
  • 数据质量知识库
  • 问题数据管理
  • 质量分析管理
    • 商品名称: 数据质量审计系统
    • 商品编号: 大萨达232

    基于元数据对采集入网的业务系统源数据及数据仓库指标数据等设置数据质量监测点,建立有效的数据质量监控机制。从数据质量分析、质量问题处理、知识库管理等形成数据质量管理闭环。提供全面的数据质量报告,预防和控制错误范围的扩大。

    总体架构

     

  • 对稽核指标进行分类,按照大类归属,在每个大类下设定具体的数据质量稽核指标。如数据的完整性、及时性、合法性、唯一性、一致性、准确性等。

     

  • 审计任务管理的功能是将审计规则按照实际业务逻辑配置成相应的审计任务,通过审计任务进行相关数据质量的审计。具体围绕着相关审计规则展开的关于审计任务的增加、删除、修改、查询维护等操作。

     

  • 建立数据质量知识库,使得用户依据标准工作流程处理完问题后,获得问题的处理结果和经验,并存储到质量知识库中。当其他用户遇到类似问题的时候,可作为今后数据质量问题解决方法和问题分析的参考,提高解决效率。

     

  • 问题数据管理是针对数据质量稽核发现问题时,能够对问题处理,生成相应的问题工单进行处理,同时能够将相关信息进行对外提供。数据质量问题反映数据的准确性、完整性、合法性、一致性和及时性等质量问题,如指标波动异常、接口传输延时和数据汇总不平衡等。数据质量处理问题包括问题生成(来源)、问题分析、问题处理和问题总结四个环节。

     

  • 数据质量统计管理,是将数据质量审计结果,按多维度进行分析统计,例如按照年度、每期数据审计活动和每次活动执行情况等多层次和多维度的数据检查和数据标准符合性情况和使用情况统计。数据质量统计管理也可能会触发相关的后续处理,例如监控规则优化和问题处理等。

     

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