DataWorks数据质量规则如何配置？

DataWorks是阿里云的一款大数据开发平台，其中的数据集成模块支持对数据进行质量检查和修复。在DataWorks中配置数据质量规则需要以下步骤：

创建数据源：在DataWorks中创建数据源，包括RDS、ODPS等各类数据源，以便于后续对数据源中的数据进行质量检查。

创建数据源表：在数据源中创建待检查的数据表，并在表结构中定义需要检查的字段。

配置质量规则：在DataWorks中的“数据质量”模块中配置质量规则。首先需要定义数据检查规则，比如数据类型限制、数据范围等等。然后，需要创建规则集合，可以将多个检查规则组合在一起形成一个规则集合。最后，将规则集合绑定到待检查的数据表上即可。

运行质量检查：在DataWorks中的“数据质量”模块中运行质量检查，数据平台会对待检查的数据源表进行检查，检查结果反馈到DataWorks中的“数据质量”模块中。

定义质量修复方案：在DataWorks中的“数据质量”模块中，若发现数据源表数据存在问题，可以根据检查结果定义修复方案，比如删除错误数据、更正数据、进行补救等操作。

6.运行数据质量修复方案：在完成修复方案的定义后，即可运行数据质量修复方案，自动修正数据源表中存在的问题，从而提高数据的准确性和可靠性。

需要注意的是，在DataWorks中进行数据质量配置及运行之前，需要确保已成功建立数据源和数据表，并充分了解数据的特性和质量要求，才能进行相关的质量规则设计和规则集合创建。

DataWorks数据质量规则配置请参阅配置数据质量监控

数据质量以数据集（DataSet）为监控对象。目前，数据质量支持EMR（E-MapReduce）、Hologres、AnalyticDB for PostgreSQL、MaxCompute数据表和DataHub实时数据流的监控。当离线数据发生变化时，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，数据质量支持管理历史校验结果，您可以对数据质量进行分析和定级。 【DQC配置】

您可以在“监控规则”中通过匹配表分区表达式，给表添加“模板规则”或“自定义规则”校验数据产出是否符合预期，通过“规则强弱”，“异常程度”决定规则是否阻塞下游任务执行，避免下游数据受到污染。 规则创建完成后，您可以通过“试跑”来测试表规则是否符合预期。 规则创建完成后，您需要“关联调度”，为规则关联调度节点后，调度节点执行便会触发数据质量监控规则校验。 如果您需要第一时间知道数据质量校验异常情况，您可以点击“订阅管理”，选择手机，邮箱，或者钉钉告警，第一时间接受报警信息，之后的规则触发情况，您可以在“我的订阅”中看到。 如果您需要查看某张表或者某个节点历史数据质量校验情况，您可以选择“任务查询”面板进行查询。，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”