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DB14／T 2526-2022 工业互联网综合平台 数据质量管理要求.pdfDB14/T25262022
b）应根据平台企业数据 平价指标、校验规则与方法； 则进行持续维护与升级。
7.2.4数据质量评估
GB/T 25217.7-2019 冲击地压测定、监测与防治方法 第7部分：采动应力监测方法7.2.4.1数据质量检查
应根据数据质量规则中的有关 指标、校验规则与方法，对平台企业的数据 进行实时监控，若发现数据质量间 员进行反馈
72. 4. 2数据质量分析
数据质量分析要求包括但不限于： a） 应对数据质量检查过程中发现的数据质量问题及相关信息进行分析，并找出影响数据质量的 原因； b）应定义数据质量问题的优先级
7.2.5 数据质量控制
数据质量控制要求包括但不限于： a）应根据数据质量分析的结果制定、实施数据质量改进方案，包括错误数据更正、业务流程优化、 应用系统问题修复等； b）应制定数据质量问题预防方案
7.3数据质量管理工具
7.3.1数据标准管理
数据标准管理要求包括但不限于： a）应支持根据国家标准、行业标准、山西省地方标准等进行数据标准制定，包括数据标准的编 制、审核、发布等； b） 应支持数据标准执行，包括将标准要求提供给数据质量管理、根据已录入的数据标准形成质 量检测规则等； c）应支持数据标准维护，包括标准内容变更和版本管理等； d）应对数据标准的执行情况、实施效果进行监控，及时发现问题； e）应根据执行情况、实施效果和存在的问题，修订或重新制定已不适用的数据标准
7.3.2数据质量管理规则
数据质量管理规则要求包括但不限于： a）应支持根据数据质量特性自定义质量维度； b）应支持关联数据标准规范，进行基础规则定义。包括但不限于空值校验、值域校验、格式校 验、长度校验、精度校验、唯一性约束校验、主外键校验等； c）应支持根据基础规则和平台应用场景自定义业务规则； d）应通过自定义SQL语句等方式完成对数据质量的检核，
7.3.3数据质量检测任务
数据质量检测任务要求包括但不限于： a）应支持质量检测任务的创建：
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b）应支持检测任务调度规则的设定； C 应支持手动执行与自动执行检测任务，支持手动、定时、轮询、每周、自定义等多种调度规 则； d 应支持质量检测任务运维，查看任务执行日志、任务调度次数等； e 应支持问题数据的查询与导出； f 应支持未达标数据的查询与导出。 注1：问题数据是指平台设置数据库表中合格率范围之外的数据。 注2：未达标数据是未达到平台设置的数据质量特性合格率的表中所有数据。
7.3.4数据质量监控
数据质量监控要求包括但不限于： a）应支持对数据进行监控，明确数据的来源和去向； b）应支持对规则校验的结果进行监控和分析，校验结果应定位到原始数据项。
7.3.5数据质量报警
7.3.6数据质量检测报告
数据质量检测报告要求包括但不限于： a）应支持对校验结果进行记录并生成检测报告，检测报告的内容包括但不限于： 1）历史检测记录的数据波动，以及本次质量检测执行时间、检测结果等基本信息； 2） 对应数据的动态质量变化情况： 3） 每项业务规则检测数据量、问题数据量、合格率等详细信息； b) 应支持在线查看每项业务规则问题数据的详情； 应支持打包下载对应的问题数据； d）应支持数据质量检测报告的查看和下载
7.3.7数据质量检测报告分析
数据质量检测报告分析要求包括但不限于： a）应具备对检测报告进行综合性分析的功能，包括但不限于以下内容： 1 应支持通过多维度的分析报告来展示质量检测总体结果，包含检测数据来源、检测时间、 综合得分、检测数据量、合格数据量、规则数目、检测资源数目等基本信息QCR 9146-2017 铁路房屋建筑设计标准，和各个质 量维度下每项的得分，以及此次检测数据的短板问题所属维度 2 应支持展示每项业务规则的详细检测内容，如每项的检测数据总数、问题数据数目，合 格率、问题数据分布情况等； 3） 应支持通过评分报告详情展示每项规则对应的得分情况及对应的比分权重，体现不同规 则的重要程度，并对高权重质量规则进行着重分析处理； 4 应支持每个业务规则横向对比，提供宏观的检测报告分析，展示数据质量问题的分布。 b 应具备对检测报告进行统计分析的功能，包括但不限于以下内容： 应支持通过图表的形式展示数据质量概览信息； 应支持按照数据源目录层级，即分层分域原则，按照指定的业务层级如区域、部门、指定 表等多种维度进行统计分析，并生成对应的质量趋势图
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7.3.8数据质量整改
数据质量整改要求包括但不限于： a）应支持根据质量分析结果生成对问题数据的质量提升建议； b）应支持数据标准化、数据清洗、数据转换和数据整合等功能，对不符合质量要求的数据进行 处理，并纠正数据质量问题。
数据质量整改要求包括但不限于： a）应支持根据质量分析结果生成对问题数据的质量提升建议； ）应支持数据标准化、数据清洗、数据转换和数据整合等功能WS/T 472-2015 口腔健康调查 检查方法，对不符合质量要求的数据进 处理，并纠正数据质量间题。
7.3.9数据质量跟踪
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