《构建企业级好数据（Dataphin智能数据建设与治理白皮书）》——二、Dataphin 演进之路：产品大图及核心功能详解——（三）资产治理：标准、质量、安全、资源（3） https://developer.aliyun.com/article/1229587?groupCode=dataphin
2. 快速建设高质量数据，支撑业务发展
数据质量是数据建设和管理中非常重要的一环。所有的数据应用，不论是用于支持业务开展的数据库，还是用于支持商业决策，或者用于机器学习和人工智能等高级应用，实现数据价值的前提是数据本身是高质量的，是可靠和可信的。
数据质量的好坏，直接影响着业务的开展，下面是一些简单的示例：
数据质量问题的来源众多，业务方面（业务规则未定义、业务输入控制）、管理方面（无完整数据治理体系）、技术方案（设计和开发脱节、数据采集有误等）都可能导致数据质量变差。完整的解决数据质量问题，需要从业务、管理和技术等多方面进行优化。
Dataphin 数据质量可以帮助组织沉淀业务规则，并通过技术进行自动化的质量校验，同时支持告警、大盘等管理功能，助力企业解决数据质量问题，获得高质量数据来更好支持业务发展。
1) 全域数据质量能力
全域数据质量是指对客户全场景/全数据源下的数据常用的数据场景，都可以进行数据质量监控，本次升级支持了大部分常用场景和计算源，并持续扩展中。
Dataphin 当前能够对客户在数据处理中常用到的数据引擎、数据源和数据对象进行数据质量的监控，详细支持的列表如下：
《构建企业级好数据（Dataphin智能数据建设与治理白皮书）》——二、Dataphin 演进之路：产品大图及核心功能详解——（三）资产治理：标准、质量、安全、资源（5） https://developer.aliyun.com/article/1229584?groupCode=dataphin
