DataWorks数据质量如何评价？

DataWorks提供了数据质量评估功能，可以对数据进行多维度的质量评估，并生成质量报告，以便用户了解数据的质量状况和问题。具体来说，DataWorks的数据质量评估功能包括以下几个方面：

数据完整性：通过比较数据表中的行数、主键、外键等信息，检查数据是否存在缺失、重复、错误等问题。

数据准确性：通过检查数据表中的数据类型、范围、格式等信息，检查数据是否符合业务逻辑和规范要求。

数据一致性：通过检查多个数据源之间的数据是否一致，检查数据是否存在跨系统或跨表格的问题。

数据可靠性：通过检查数据表中的数据源、数据生成时间、数据更新时间等信息，检查数据是否可靠和更新及时。

数据安全性：通过检查数据表中的敏感信息和权限控制等信息，检查数据是否受到适当的保护和授权。

数据质量是支持多种异构数据源的质量校验、通知、管理服务的一站式平台。数据质量以数据集（DataSet）为监控对象，目前支持MaxCompute数据表和DataHub实时数据流的监控。当离线MaxCompute数据发生变化时，数据质量会对数据进行校验，并阻塞生产链路，以避免问题数据污染扩散。同时，数据质量提供历史校验结果的管理，以便您对数据质量分析和定级。在流式数据场景下，数据质量能够基于DataHub数据通道进行断流监控，第一时间告警给订阅用户，并且支持橙色、红色告警等级以及告警频次设置，最大限度减少冗余报警。 https://help.aliyun.com/document_detail/85362.html，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”