数据质量监控 数据质量监控概述 新建规则模板 新建质量作业 新建对账作业 查看作业实例 查看质量报告 父主题： 数据质量组件

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数据质量监控概述 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。数据质量支持对离线数据的监控，当离线数据发生变化时，数据质量

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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。 在 DataArts Studio 数据质量模块中，可以对业务指标和数据质量进行监控。

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数据质量组件 业务指标监控（待下线） 数据质量监控 使用教程

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置该参数。此处需输入完整的SQL语句，定义如何对数据对象进行数据质量监控。 计算引擎 集群名称 选择运行对账作业的引擎。仅数据连接为 DLI 类型时，此参数有效。 规则模板 模板名称 该参数定义如何对数据对象做数据质量监控。 来源对象的模板名称包含内置的规则模板和用户自定义的规则模板。

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高级使用者：基于出租车出行的 数据治理 流程 示例场景说明 步骤1：流程设计 步骤2：准备工作 步骤3：数据集成 步骤4：元数据采集 步骤5：数据架构 步骤6：数据开发 步骤7：数据质量监控 步骤8：数据目录管理 步骤9：服务退订（可选）

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在DataArts Studio控制台首页，选择实例，单击“进入控制台”，选择对应工作空间的“数据质量”模块，进入数据质量页面。 （可选）选择“数据质量监控 > 质量作业”，新建目录。如果已存在可用的目录，可以不用新建目录。 在“质量作业”页面单击“新建”，进入“基本配置”页面，配置质量作业的基本信息。

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在DataArts Studio控制台首页，选择实例，单击“进入控制台”，选择对应工作空间的“数据质量”模块，进入数据质量页面。 选择“数据质量监控 > 规则模板”。 单击待操作规则模板操作列的“发布历史”。 图1 发布历史 单击历史版本最右侧的“下线”按钮。则可以查看该规则模板对应的关联作业。

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运维调度 步骤7：数据质量监控 对业务指标和数据指标进行监控。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。支持数据的标准化，能够根据数据标准自动生成标准化的质量规则。支持周期性的监控。 业务指标监控 监控业务指标 数据质量监控 查看质量作业

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质量作业。 选择“数据质量监控 > 质量作业”，选择要批量调度的质量作业。 单击“更多 > 启动调度”，即可完成质量作业的批量调度。 图14 批量调度 批量停止调度质量作业 系统支持批量停止调度质量作业，一次最多可批量停止200个质量作业。 选择“数据质量监控 > 质量作业”，选择要批量停止调度的质量作业。

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完成对账作业的创建。 执行对账作业并查看结果分析 在数据质量模块左侧导航栏中，选择“数据质量监控 > 对账作业”。 单击对账作业操作列中的“运行”，运行对账作业。 图12 运行对账作业 在数据质量模块左侧导航栏中，选择“数据质量监控 > 运维管理”，进入运维管理页面。 图13 进入运维管理页面 作

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容易。要做到财报的高效、准确、完整，离不开高度集成的全球结账管理系统，更离不开数据治理，通过交易核算自动化、ERP优化、数据调度优化、数据质量监控以及提升数据分析平台的性能，华为实现了全球核算实时可视，过程可跟踪、可管理。 图1 华为数据治理实践 父主题： 华为数据治理案例

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查看作业实例 作业实例的数据保留最近90天的结果。 界面说明 介绍“数据质量监控 > 运维管理”页面中的区域和按键功能。 图1 页面区域说明 表1 运维管理页面 序号 区域 描述 1 导航栏 左侧导航栏，包括数据质量规则的存储目录。 用户可以根据实际需要对规则进行分目录存放，每级

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定义如何对数据对象进行数据质量监控。 SQL语句可以包含同一数据库下的多张表，但不同数据库的表无法共存。 本文以新建自定义模板为例，说明如何创建规则。如果您需要新建自定义规则，请直接参考新建质量作业进行自定义规则质量作业的创建。 （可选）选择“数据质量监控 > 规则模板”，新建目

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关系建模（逻辑模型、物理模型） 业务指标 技术指标 维度建模 数据开发 连接管理 脚本开发 作业开发 实例管理 补数据监控 配置环境变量 数据治理 数据质量监控 数据资产 元数据采集 业务资产 技术资产 数据服务 创建专享版集群 设置API分配配额 新建审核人 开发API 调用API

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Studio控制台首页，选择实例，单击“进入控制台”，选择对应工作空间的“数据质量”模块，进入数据质量页面。 图1 选择数据质量 选择“数据质量监控 > 质量报告”。 在“技术报告”页签，选择数据连接及时间段，系统支持查询报告的最大时间范围限制为30天，如图2所示。 图2 选择数据连接

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数据质量 数据质量监控 数据质量管理围绕着数据从产生要销毁的全生命周期，共分为事前防范、事中监控与事后治理三个阶段。事前防范即依照数据标准对业务源端数据产生的过程进行约束，规避问题数据的产生，同时对已发现的存量数据问题进行修正，从而规避由于数据质量问题导致的后续数据使用异常。在数

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数据质量运维管理操作处理&记录 功能介绍 该接口用于数据质量监控实例的问题处理，在控制台上可通过“更多>处理&记录”进入问题处理界面。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v2/{project_id}/quality/instances/{instance_id}

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业务指标监控是对业务指标数据进行质量管理的有效工具，可以灵活的创建业务指标、业务规则和业务场景，实时、周期性进行调度，满足业务的数据质量监控需求。 数据质量监控 数据质量监控是对数据库里的数据质量进行质量管理的工具，您可以配置数据质量检查规则，在线监控数据准确性。 数据质量可以从完整性、有效

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产品优势 一站式数据运营平台 贯穿数据全流程的一站式治理运营平台，提供全域数据集成、标准数据架构、连接并萃取数据价值、全流程数据质量监控、统一数据资产管理、数据开发服务等，帮助企业构建完整的数据中台解决方案。 全链路数据治理管控 数据全生命周期管控，提供数据架构定义及可视化的模型

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统计口径不一致，困扰业务决策 通过DataArts Studio实施数据治理，期望能够达到以下目标： 数据标准化、模型标准化 统一统计口径，提供高质量数据报告 数据质量监控告警 统计每天收入 统计某月收入 统计不同支付类型收入占比 业务调研 在开始使用DataArts Studio前，您可以通过业务调研，明确业务过程中所需的DataArts

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