数据仓库当中数据质量管理是什么意思啊？

数据仓库中的数据质量管理是指一系列确保数据准确性、完整性、一致性、唯一性、时效性和规范性的策略、流程和技术手段。这一过程旨在识别并纠正数据问题，防止错误数据影响业务决策和数据分析的准确性。

核心概念与目标

• 数据质量监控：通过预设的模板（如表级别、字段级别及自定义规则）对数据集进行监控，及时发现源端数据变更或ETL过程中产生的脏数据，自动拦截问题任务，避免问题数据流向下游系统。

• 质量规则管理：设置数据质量规则来保障数据符合预期，例如限定表的行数或列的最大值，并能对这些规则进行启停、删除及查询操作，以适应不同业务场景的需求。

• 质量评估计划：执行面向计算资源的质量检查任务，包括周期性的质量检查计划和即时的手动试跑，以持续监控数据质量并生成报告，提供数据质量概览及多维度细分分析。

• 数据资产管理：涉及业务数据资产定级、加工卡点监控、风险点监控和及时性监控，构建全面的数据质量保障体系。

关键功能与优势

• 问题早期预警：第一时间感知数据质量问题，减少因数据不准确导致的决策失误。
• 自动化处理：自动拦截问题数据，减少人工干预成本，提高处理效率。
• 全链路覆盖：从数据源到数据消费端的全程监控，确保数据在流转过程中的质量。
• 定制化规则：支持根据业务需求自定义数据质量规则，满足不同场景下的数据校验需求。
• 可视化报告：提供数据质量监控报告，便于用户直观了解数据质量状况并进行分析定级。

综上所述，数据仓库中的数据质量管理是维护数据健康、提升数据价值的关键环节，它通过严格的监控、评估与治理措施，确保数据的高质量，为企业的数据分析和决策提供坚实的基础。