数据质量管控平台：规则执行与分析报告

"数据质量管控平台通过集成到ETL流程，利用Task Automation工作流调度，在数据处理的关键节点设置检查点，实现对数据质量的全面监控。该平台由四个主要模块组成，包括规则配置管理、检查执行、分析报告生成以及报告展现，确保数据质量的高效管理和分析。检查规则执行服务分布在不同检查点上，执行结果则存储在专门的数据质量管理资料库中。分析报告生成服务生成源系统数据交换质量日报、数据质量汇总日报和月报，以便于评估和追踪数据质量状态。元信息库基于MySQL，用于存储规则、结果和报告，提供了一种结构化的数据质量管理基础设施。" 在数据质量管理领域，该解决方案强调了以下几个关键知识点： 1. **数据质量管控平台架构**：该平台采用以元信息模型为中心的设计，由规则配置、检查执行、报告生成和报告展现四个模块协同工作。这允许用户自定义数据质量规则，并在ETL过程中进行执行和监控。 2. **ETL集成与Task Automation**：数据质量检查服务作为ETL任务集成，利用Task Automation工具统一调度，确保在数据处理的各个阶段执行检查，提高了效率和一致性。 3. **检查点策略**：设置了4类检查点，这些检查点分布在数据处理流程的关键环节，以全面检测数据质量问题。 4. **检查结果管理**：所有检查结果集中存储在数据质量管理资料库中，便于后续分析和问题排查。 5. **报告生成与分析**：分析报告生成服务能生成三种类型的报告，包括源系统数据交换质量日报、数据质量汇总日报和月报，提供数据质量的实时和周期性洞察。 6. **元信息库**：使用MySQL数据库作为数据质量管理元信息库，存储规则、结果和报告，提供了数据质量管理体系的基础。 7. **规则配置管理**：用户可以配置和管理检查规则，确保规则适应不断变化的数据环境和业务需求。 8. **报告展现**：生成的分析报告通过专门的展现模块呈现，方便用户理解和决策，促进数据质量的持续改进。 这个解决方案全面地涵盖了数据质量管理的核心要素，从规则制定到执行，再到结果分析和报告，形成了一套完整的工作流程，有助于企业确保数据的准确性、完整性、一致性和可用性。