ETL数据质量监控：基于规则可信度的改进策略

该篇论文深入探讨了ETL（Extract, Transform, Load）数据质量控制的问题，由作者李小亮在北京市北京邮电大学计算机学院完成。ETL作为数据仓库构建的关键环节，其处理时间占据了60-70%，因此数据质量问题对数据仓库的成功至关重要。当前的ETL方法主要依赖于元数据和规则，但缺乏对规则的智能监控，这可能导致数据质量问题。 论文提出了一种创新的策略，即基于规则可信度的ETL数据质量监控框架。这种框架旨在解决传统ETL过程中清洗规则的模糊性和歧义性，通过自动化的规则控制机制，确保在数据抽取、清洗转换和装载的每个阶段都达到高质量标准。具体来说，数据抽取阶段负责从多个数据源获取数据，而清洗转换阶段则是处理数据标准化、噪声消除和缺失值处理，这个阶段由于人工干预较多，问题往往集中于此。 文献中提到的数据质量问题被分为四类，包括单数据源模式层问题、单数据源实例层问题、多数据源模式层问题和多数据源实例层问题，每类问题都有相应的清洗方法和框架。然而，论文指出当前缺乏一种有效的方法来控制这些清洗规则，因此，基于规则可信度的监控框架对于提升数据质量具有重要意义。 作者通过引入规则的可信度评估，可以动态监控规则的有效性和适应性，从而在遇到新的数据情况时能够做出准确判断，避免因规则失效或不适用导致的数据质量问题。这种框架的设计不仅提高了ETL的效率，还显著增强了数据仓库的整体可靠性。 总结来说，该论文的核心贡献在于提出了一种创新的ETL数据质量控制方法，通过规则可信度的考量，实现了对清洗规则的智能化管理和监控，对于提高数据仓库建设的稳健性和有效性具有实际价值。