DataWorks数据质量是什么？

数据质量概述https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/overview-36?spm=a2c4g.11186623.0.i224

数据质量帮助您第一时间感知源端数据的变更与ETL（Extract Transformation Load）中产生的脏数据，自动拦截问题任务，有效阻断脏数据向下游蔓延。避免任务产出不符合预期的问题数据，影响正常使用和业务决策。同时也能显著降低问题处理的时间成本、避免任务重新运行带来的资源费用浪费。

数据质量支持对常见大数据存储（MaxCompute、E-MapReduce Hive、Hologres等）进行质量校验。从完整性、准确性、有效性、一致性、唯一性和及时性等多个维度，配置质量监控规则。并可以将质量监控规则与调度节点进行关联，当任务运行完成后便会触发质量规则校验，帮助您第一时间感知问题数据，按需设置规则的强弱来控制任务是否失败退出，从而避免脏数据影响扩大，有效降低数据恢复处理的时间成本和费用成本。

DataWorks的数据质量是一种用于检测和纠正数据错误的功能，它可以帮助您第一时间感知源端数据的变更与ETL（Extract Transformation Load）中产生的脏数据，自动拦截问题任务，有效阻断脏数据向下游蔓延。数据质量模块与数据开发调度深度集成，全面支持DataWorks底层离线数据存储的引擎，如MaxCompute、EMR Hive、MC-Hologres、ADB-PG等。DataWorks数据质量规则由调度系统触发，好处是可以在最佳时间点调度数据质量监控规则去扫描表，在节省计算资源的同时可以及时发现问题。如果是强规则，还能自动阻塞下游任务运行，防止问题数据污染下游。

了解数据质量相关功能，参考下面文档：https://help.aliyun.com/document_detail/73660.html?spm=a2c4g.11186623.6.707.788d597a47XHOk？，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”

DataWorks数据质量是指数据是否符合特定需求和标准，能否真实反映事实情况。数据质量好是数据利用价值的前提。DataWorks数据质量主要从以下几个层面来衡量：

1. 完整性：数据是否存在缺失值、异常值等问题。
2. 准确性：数据是否准确反映事实，不存在错误记录。
3. 唯一性：数据是否存在重复记录。
4. 一致性：数据在多个系统间是否存在差异。

通过监控数据质量，可以及时发现和修复数据质量问题，保证数据的准确性和可靠性，提高数据的价值和利用效率。