DataPipeline如何实现数据质量管理

数据质量管理已经成为数据治理的重要组成部分。高质量的数据是企业进行决策的重要依据。

DataPipeline数据质量平台整合了数据质量分析、质量校验、质量监控等多方面特性，以保证数据质量的完整性、一致性、准确性及唯一性。帮助企业解决在数据集成过程中遇到的数据质量相关问题。

DataPipeline数据质量管理

DataPipeline Quality流式数据质量检查，提供了基础清洗规则配置和高级清洗功能，数据工程师根据实际需求对数据进行不同程度的数据清洗工作。

基础清洗规则配置，支持针对每个字段设置过滤/替换规则等。

DataPipeline过滤规则和替换规则

DataPipeline Quality流式数据质量检查，可在数据实时同步过程中进行数据质量检查，及时检查出原始数据中存在的脏数据，如：缺失数据、错误数据、不可用数据等，在数据同步过程中，进行数据清洗提升数据质量及数据可用性，也可结合外部编码规则，对数据进行脱敏，完成数据治理中的数据质量管理。

DataPipeline高级清洗

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