数据质量管控平台解决方案.pptx

数据质量管控平台解决方案是针对企业数据管理中的关键环节，旨在确保数据的准确、完整和一致，从而提升数据的可信度和决策支持能力。该平台主要包含四个核心模块：规则配置管理、检查执行、分析报告生成以及分析报告展现，通过集成在ETL（提取、转换、加载）流程中，实现对数据质量的全程监控。 1. **数据质量检查执行服务**： - **ETL任务集成**：数据质量管理的规则执行服务作为ETL任务的一部分，部署在ETL服务器上，确保在数据处理过程中实时进行质量检查。 - **检查点设置**：在整个数据处理流程中设置4类检查点，分别在数据的接收、临时存储、整合和汇总阶段进行检查。 - **统一调度**：所有检查点的执行由Task Automation工作流统一调度，确保检查的有序性和一致性。 - **结果存储**：检查结果统一存入数据质量管理资料库，便于后续的分析和报告生成。 2. **检查规则执行服务**： - **检查点1：云数据推送平台接口文件级规范性检查**：检查接口文件是否存在、命名是否正确、MD5校验是否通过等，使用Linux脚本语言如Perl或Python实现。 - **检查点2：临时区数据技术性检查**：检查日期、时间格式、主键唯一性、外键参照完整性和关键字段取值，通过Hive SQL执行，异常记录存入错误明细表。 - **检查点3：汇总区业务性检查**：在贴源整合数据区到汇总数据区的转换过程中，执行业务逻辑检查，如平衡关系或比较关系，同样使用Hive SQL，未通过的记录也存入错误明细表。 3. **数据质量管理平台技术架构**： - **元模型**：包括检查规则、执行结果和分析报告，作为一个独立的Schema部署在决策分析报表平台的数据库中。 - **规则配置模块**：作为Java Web应用，部署在Tomcat集群上，管理员通过Web服务维护检查规则。 - **分析报告展现模块**：同样为Java Web应用，用户通过统一的Web服务查看和下载日报、月报。 - **分析报告生成模块**：作为ETL任务，按日/月生成数据质量检查报告，由Automation工作流调度服务统一调度。 4. **整体运作流程**： - **规则配置**：数据质量管理员配置检查规则，如接口文件规范、数据格式等。 - **执行检查**：ETL任务在各个检查点执行配置的规则，由Task Automation统一调度。 - **结果分析**：检查结果汇总并存储在数据质量管理资料库中。 - **报告生成与展现**：根据检查结果自动生成分析报告，并通过Web服务供用户查看和下载。 数据质量管控平台通过这样的体系结构和流程，实现了数据质量管理的自动化、标准化，有效提高了数据处理的效率和质量，减少了错误和遗漏，增强了企业的数据治理能力和决策依据的可靠性。