在Dataphin数据治理系列：基于数据质量管理，支撑业务快速发展这篇文章中，我们详细的介绍了Dataphin数据质量模块的产品核心能力和产品使用演示。
在实际的质量管理中，做完了事前的质量规则的配置和事中的质量规则校验后，会产生大量的质量问题待治理项，这时候需要有一个完整的工作流程去管理质量问题，实现从质量规则配置，到质量问题发现，到质量治理修复问题，最终提升数据质量的完整PDCA流程。
一、场景介绍
场景1：某电商公司通过手机号进行会员广告投放，历史处理的手机号都是11位，突然有一天发现了一个新的待治理项，通过查看校验详情，发现是有一个新的采集渠道采集上来的手机号是带了国际电话区号（+86）的未处理数据，处理异常数据后，点击重新校验，校验通过即可完成该治理项。
场景2：某财务部门，发现月度财务账单核对后存在差异。通过质量校验发现，有上下游相关的5张表都出现了数据口径不一致的问题，这是可以将5张表放入一个 财务数据治理流程 中，通过流程统一跟踪和治理出现的质量的问题，治理后由财务部门进行最终的数据验收。
二、产品能力介绍
1、治理工作台
质量校验时发现的质量问题，会出现在治理工作台中，等待负责人处理。
通过治理工作台，可以通过以下治理操作：发起治理、忽略本次异常、添加白名单、重新校验、通知负责人进行具体的问题治理；或者查看问题的历史操作记录，了解历史问题和治理方案。
1.1、查看校验详情
点击校验详情，可以查看本次质量异常的校验详情信息，包括检验对象、校验时间、关键指标，用于初步判断问题原因，更详细的问题定位需要结合异常数据和数据任务等共同判断。
1.2、发起治理
针对需要按照完整的治理流程（先治理后验收）处理的问题，和多个同一个领域可以一起治理的问题，可以发起治理流程，在治理流程中对这些问题进行统一的处理。
1.3、忽略异常
针对偶尔出现的异常问题（如网络波动），如果已经修复，则可以直接忽略本次异常。
1.4、加入白名单
对于不是核心需要治理的对象，比如临时表，可以加入白名单，有效期内出现的后续质量问题不会再出现工作台中。
1.5、重新校验
针对偶尔出现的异常，但是目前已经恢复的数据；或者已经在上游治理过的数据，可以执行一次重新校验，对最新的数据进行一次校验，看是否符合质量规则校验条件。
1.6、通知责任人
对于需要负责人重点关注的问题，或者长期未处理的问题，可以直接通知该问题的负责人加急处理。
1.7、查看操作记录
操作记录中保留了治理问题从出现开始的所有操作记录，包括问题的出现、忽略、治理的操作和原因等，可以通过操作记录详细了解一个治理项的历史情况。
2、治理流程
在治理工作台中发起治理后，可以在治理流程列表中看到和自己相关的治理流程，可以在治理流程中对质量问题进行进一步处理
在治理流程中，可以对质量问题进行忽略、重新校验等治理操作，或者到研发模块，修改数据产出流程。完成治理后，治理人可以发起验收，提交整个治理流程到验收人处理。
验收人可以查看治理流程中每个问题的状态，可以根据问题的治理状态和发起治理时的说明，决定是否通过验收。
验收人验收通过之后，当前治理流程变为验收通过状态，本次治理流程正式结束。
治理流程的关键环节（发起治理、提交验收、验收通过等）会发送消息给相关人，协助相关人快速处理相关流程。
3、治理白名单
对于暂时不需要治理的治理项， 可以放入白名单进行统一管理，在白名单有效期内，质量校验仍会正常执行，但不会生成治理项。
在治理白名单页面，可以针对白名单进行统一管理，如修改白名单生效时间和删除白名单等。
三、结语
以上就是关于质量治理工作台的全部介绍。通过治理工作台，可以实现对质量问题处理流程的跟踪，从而更好管理质量问题出现后的整个治理流程。
到Dataphin的3.10版本，质量模块实现了从事前的质量规则配置（在质量模块配置、结合数据标准配置、在集成任务配置），到事中的数据质量稽核校验（定时校验、任务触发校验），到事后的质量整改的流程跟踪和效果检验的整条质量提升链路，帮助客户更快更好的构建高质量数据。
更多历史内容详见：
Dataphin数据治理系列：基于数据质量管理，支撑业务快速发展
