骆诗网站建设,我的网站在百度搜不到,wordpress统计访问了,临潼区建设局网站异常数据是不满足数据标准、不符合业务实质的客观存在的数据#xff0c;如某位员工的国籍信息错误、某位客户的客户名称信息错误等。 数据在底层数据库多数是以二维表格的形式存储#xff0c;每个数据格存储一个数据值。若想从众多数据中识别出异常数据#xff0c;就需要通过…异常数据是不满足数据标准、不符合业务实质的客观存在的数据如某位员工的国籍信息错误、某位客户的客户名称信息错误等。 数据在底层数据库多数是以二维表格的形式存储每个数据格存储一个数据值。若想从众多数据中识别出异常数据就需要通过数据质量规则给数据打上标签。 数据质量规则是判断数据是否符合数据质量要求的逻辑约束。在整个数据质量监控的过程中数据质量规则的好坏直接影响监控的效果因此如何设计数据质量规则很重要。 依据数据在数据库落地时的质量特性及数据质量规则类型设计如下四类数据质量分类框架。 1单列数据质量规则。 关注数据属性值的有无以及是否符合自身规范的逻辑判断。 2跨列数据质量规则。关注数据属性间关联关系的逻辑判断。 3跨行数据质量规则。关注数据记录之间关联关系的逻辑判断。 4跨表数据质量规则。关注数据集关联关系的逻辑判断。 华为结合ISO8000数据质量标准、数据质量控制与评估原则国标SY/T 7005—2014共设计了15类规则具体如图所示。 图-数据质量规则 规则类型的详细说明如表所示。 表-规则分类内容及示例 当我们发现某个数据格的数据异常时往往会思考这一列其他的数据格是否也存在同样的问题是否应该对这一列的其他数据格进行检查。因此数据质量规则一般以业务属性即数据列为对象数据质量规则类型为颗粒度整体数据质量状况又可清晰定位异常数据、识别严重问题、制定解决方案同时数据质量规则也不会因互相交织而过于庞大方便后续的运营维护。
