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上述挑战、针对企业数字化运营诉求提供的数据全生命周期管理、具有智能 数据管理 能力的一站式治理运营平台,包含数据集成、规范设计、数据开发、数据质量监控、数据资产管理、数据服务等功能,支持行业知识库智能化建设,支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座,帮助企业快速构建从数据接入到数来自:百科上述挑战、针对企业数字化运营诉求提供的数据全生命周期管理、具有智能数据管理能力的一站式治理运营平台,包含数据集成、规范设计、数据开发、数据质量监控、数据资产管理、数据服务等功能,支持行业知识库智能化建设,支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座,帮助企业快速构建从数据接入到数来自:百科
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步骤7:数据质量监控 数据质量监控DQC(Data Quality Control)模块是对数据库里的数据质量进行质量管理的工具。您可从完整性、有效性、及时性、一致性、准确性、唯一性六个维度进行单列、跨列、跨行和跨表的分析。 查看质量作业 在 DataArts Studio 数据开发来自:帮助中心部署及维护一站式数据解决方案,完成数据加工、转换和质量提升等。数据开发屏蔽了各种数据存储的差异,一站式满足从数据集成、数据清洗/转换、数据质量监控等全流程的数据处理,是 数据治理 实施的主战场。 数据质量 数据质量管理的目标在于保证数据满足使用的要求。数据标准是衡量数据质量最基本的基来自:专题第三方服务的集成,提供丰富的应用生态,匹配个性化需求; -抽象屏蔽硬件接口,不同场景(大计算、设备接入)支持选用不同边缘硬件; -实时数据质量监控和工艺参数监控、告警,提升设备运维效率和生产效率。 设备接入服务 IoTDA IoT边缘IoTEdge 智慧抄表 业务挑战 水表、电表和来自:专题