提高数据质量的方法有哪些
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。
