大数据平台体系下的数据质量保障
大数据时代的数据质量评估和控制
大数据时代的数据质量评估和控制随着数码化和网络化的快速发展，大数据作为一种信息的重要形式，在当今社会中扮演着至关重要的角色。
大数据可以被应用于从商业决策到公共安全的各个领域，然而，这些数据的可靠性和准确性成为了人们关注的焦点。
虽然大数据的搜集和存储容易，但是保障数据的质量和准确性则比较困难。
因此，在大数据时代，数据质量评估和控制成为了极其重要的问题。
一、数据质量的定义在大数据时代，数据质量可以被定义为一种度量，用于衡量一个数据集合或者子集是否适合于特定目的。
数据质量通常包括数据的准确性、完整性、一致性、及时性、可信度、规范性等方面。
如果一个数据的质量不佳，那么它会对决策和分析产生负面影响。
二、数据质量评估的必要性高质量的数据是做出准确决策和分析的基础。
在大数据时代，我们面临的数据越来越多，从不同来源和不同种类的数据搜集到的数据质量不一定保证一致性和准确性。
因此，必须对数据进行评估以保证数据的质量，以便在后续分析、决策和预测中得到更为准确的结果。
数据质量评估的重要性体现在以下几个方面：（1）大数据分析需要准确的数据，因为大数据的规模很大，因此数据中的错误和偏差问题也是很普遍的。
这些错误和偏差可能会影响到最终的结果。
（2）准确的数据可以帮助企业减少成本，提高效率，优化资源配置。
同时，准确的数据也可以帮助企业更好的预测市场动态，调整战略，提高市场竞争力。
（3）对于政府来说，准确的数据可以帮助政府更好地了解民众的需求和生活状况，制定更适宜的政策来推进社会发展。
三、数据质量评估方法在大数据时代，数据质量评估方法和技术不断发展，以下是几种常见的评估方法：（1）基于规则的评估方法：该方法基于一组规则和标准来评估数据。
当数据违反规则和标准时，就可以认为数据存在质量问题。
（2）基于采样的评估方法：该方法基于对样本进行分析来评估数据。
通过对样本中的数据进行分析，可以推断整个数据集合的质量。
采样的方法可以节省时间和成本，但是可能会在数据分析和决策中引入偏差。
大数据分析平台的数据质量评估方法研究
大数据分析平台的数据质量评估方法研究随着大数据技术的发展与普及，大数据分析平台的应用范围不断扩大。
而对于这些平台而言，确保数据质量是一个至关重要的问题。
因此，本文将研究大数据分析平台的数据质量评估方法，以确保平台能够提供高质量的数据分析结果。
数据质量是指数据的准确性、完整性、一致性、时效性等方面的属性。
对于大数据分析平台而言，数据质量评估是确保数据分析结果可靠性和可信度的关键环节。
下面将介绍几种常见的数据质量评估方法。
一、数据质量指标体系的建立为了对数据进行全面的评估，需要建立一个完整的数据质量指标体系。
该体系可以包括数据准确性、数据完整性、数据一致性、数据时效性、数据安全性等多个维度的指标。
通过对这些指标进行量化和评估，可以为数据质量的管理提供科学依据。
在建立数据质量指标体系时，可以参考相关研究和标准，如ISO 8000国际标准。
同时，还可以结合具体业务需求制定适合的指标。
例如，在金融行业中，数据准确性和数据时效性可能是较为重要的指标；而在电子商务行业中，数据完整性和数据一致性可能更为重要。
二、数据质量评估方法的选择针对建立的数据质量指标体系，需要选择适合的数据质量评估方法。
常见的方法包括数据抽样、数据比对、数据清洗、数据监控等。
数据抽样是通过从大数据中抽取一部分数据进行评估，从而推断整体数据质量水平的方法。
通过合理的抽样设计和统计分析，可以得出对整体数据质量的推断。
数据比对是将不同数据源中的相同数据进行比对，以检测数据一致性和准确性。
数据清洗是对数据进行去重、去噪、纠错等处理，以提高数据的准确性和完整性。
数据监控是通过实时监测数据的采集、传输和处理过程，以及数据质量指标的变化情况，及时发现和解决数据质量问题。
根据实际情况，可以选择一个或多个方法进行数据质量评估。
也可以结合不同方法，建立一个综合的数据质量评估体系。
三、数据质量评估工具的应用为了提高数据质量评估的效率和准确性，可以利用数据质量评估工具。
大数据平台中的数据质量评估与优化研究
大数据平台中的数据质量评估与优化研究随着信息技术的高速发展和互联网的广泛应用，大数据已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
然而，在大数据应用的过程中，数据质量问题却一直是困扰着数据管理人员和分析人员的难题。
因此，数据质量评估与优化研究成为了大数据应用领域中的一个重要研究领域。
一、数据质量评估的意义数据质量是指数据的精度、完整性、一致性、合规性等方面的特性，对于评估数据的可靠性和使用价值具有非常重要的意义。
在大数据平台中，数据质量评估可以帮助数据管理者和分析人员了解数据的真实情况，并发现潜在的质量问题，为数据质量的改进提供可靠依据。
数据质量评估的方式有很多，可按照数据质量的特性分类，如精度评估、完整性评估、一致性评估等；也可按照数据管理的环节分类，如数据采集、数据清洗、数据集成等。
这些评估方式都需要使用一些数据质量指标，如准确率、错误率、重复率、缺失率等，来对数据的质量进行度量和评估。
二、数据质量评估的方法在大数据平台中，数据质量评估的方法也在不断地发展和变化。
常用的数据质量评估方法有如下几种：1. 数据抽样分析法数据抽样分析法是指从数据的总体中抽取一个样本，对样本进行统计分析，然后通过对样本数据的分析来推断数据总体的质量情况。
这种方法适用于数据量较大，数据类型比较单一的情况下，可以快速地评估数据的质量。
2. 数据规则检查法数据规则检查法是指通过规则检查工具对数据进行逐条检查，根据设定的规则和标准来评估数据质量。
这种方法适用于数据质量问题比较单一，规则比较明确的情况下，可以对数据进行全面的检查和评估。
3. 数据统计分析法数据统计分析法是指通过对数据的分布、频率、均值、方差等指标进行统计分析，来评估数据的质量。
这种方法适用于数据质量问题多样化，没有明确的规则和标准的情况下，可以通过数据的统计特征来推断数据的质量情况。
三、数据质量优化的方法通过数据质量评估，我们可以了解数据的质量情况，并发现其中存在的问题，但同时也需要对这些问题进行优化和改进。
大数据时代的数据质量管理
大数据时代的数据质量管理在大数据时代，数据质量管理变得至关重要。
数据质量管理是指确保数据在采集、存储、处理和分析过程中保持准确、完整、一致和可靠的过程。
只有保证数据质量，才能确保数据分析的准确性和决策的有效性。
本文将从数据质量管理的重要性、数据质量管理的挑战、数据质量管理的方法、数据质量管理的工具和数据质量管理的未来发展五个方面进行详细阐述。
一、数据质量管理的重要性1.1 数据质量直接影响决策效果数据质量差劣将导致决策者基于错误或不完整的数据做出错误的决策，从而影响企业的发展方向和竞争力。
1.2 数据质量关乎企业声誉数据质量不佳会导致客户对企业的信任度下降，影响企业形象和品牌价值。
1.3 数据质量是数据分析的基础数据质量好坏直接影响数据分析的准确性和可信度，进而影响企业的竞争力和市场地位。
二、数据质量管理的挑战2.1 数据来源多样化数据来源多样化导致数据质量难以统一管理和控制，容易出现数据不一致和冲突。
2.2 数据量庞大大数据时代数据量庞大，数据质量管理的难度和复杂度也随之增加，需要更加高效的管理方法和工具。
2.3 数据更新频繁数据更新频繁会导致数据质量难以及时维护和管理，容易出现数据过时和失效的情况。
三、数据质量管理的方法3.1 数据质量评估通过数据质量评估方法，对数据进行全面的质量检查和评估，发现数据质量问题并及时修复。
3.2 数据质量监控建立数据质量监控机制，实时监测数据质量变化，及时发现和解决数据质量问题，确保数据质量稳定。
3.3 数据质量治理建立数据质量治理机制，明确数据质量管理责任和流程，确保数据质量管理的有效实施和持续改进。
四、数据质量管理的工具4.1 数据质量管理平台数据质量管理平台可以帮助企业实现数据质量评估、监控和治理，提高数据质量管理的效率和效果。
4.2 数据质量检测工具数据质量检测工具可以帮助企业对数据进行自动化检测和修复，提高数据质量管理的自动化水平和效率。
4.3 数据质量分析工具数据质量分析工具可以帮助企业对数据质量进行深入分析和挖掘，发现潜在的数据质量问题并提出改进方案。
大数据平台服务质量保障方案
大数据平台服务质量保障方案1.1. 服务时间大数据平台免费维护服务期限为1年，自软件通过验收之日起计算，包括但不限于日常巡检、故障处置、系统缺陷修改和软件升级调整，星环提供技术支持支持服务。
软件所属系统发生故障时，星环协助甲方排除系统故障，恢复系统正常运行，当软件核心功能不可用时，会安排主要研发维护人员2小时赶到现场，并在4小时内处置完毕；当软件出现故障但未影响核心功能时，在24小时内恢复系统的正常使用。
免费提供系统上线后1年内的非重大变更和升级服务。
当进行重大的网络调整或系统割接时，派专人到现场进行指导和技术支持。
在保修期内服务过程中，由现场工程师实时对系统进行检测，排除隐患，保障系统稳定运行，合理安排人员，保障后续服务人员的服务质量。
在保修期内，由我公司派技术支持工程师定期进行系统状态巡查，登记备案。
设备、系统运行一定时间后，我公司按季度提供系统运行情况的统计和分析数据，以提出优化建议和措施。
1.2. 技术服务我方提供终验以后1年的技术服务，包括现场支持、远程支持、知识转移、甲方后续开发和运维的技术支持、故障处理、相关产品软件大小版本升级、相关软件补丁升级、系统设备扩容、相关系统软件升级、系统健康检查与维护等服务。
1.2.1. 现场支持服务系统优化或升级等关键事点，根据用户请求，安排相关技术人员到用户现场提供技术服务。
服务内容包括：△现场安装和部署集群服务△现场相关产品升级服务△大数据平台日常巡检△系统故障排查和诊断在合同规定的服务有效期内，针对关键业务时段提供驻场服务。
在保修期内服务过程中，由现场工程师实时对系统进行检测，排除隐患，保障系统稳定运行，合理安排人员，保障后续服务人员的服务质量。
根据要求，提供现场指导，包括应用开发、应用移植、算法优化、平台管理、平台使用、应用对接、接口适应性改造、应用改造等现场指导工作。
在终验后的每次现场服务完成后，我方服务人员向甲方提交《维护技术服务工作报告》。
大数据平台中的数据质量管理与优化技术
大数据平台中的数据质量管理与优化技术随着大数据时代的到来，数据质量管理成为了一个重要的议题。
大数据平台中的数据质量管理与优化技术为企业提供了有效的手段来提高数据的准确性、完整性和一致性，并最大化数据的价值。
本文将重点探讨大数据平台中的数据质量管理与优化技术，以及如何有效地实施这些技术。
1. 数据质量管理的重要性数据质量是指数据的准确性、完整性、一致性和可用性。
在大数据平台中，数据质量管理对于企业的决策、分析和业务运营至关重要。
缺乏数据质量管理可能导致错误的决策、低效的业务流程以及不可靠的数据分析结果。
因此，提高数据质量管理是大数据平台中的一个重要挑战。
2. 数据质量管理的流程和方法数据质量管理包括数据质量评估、数据质量监控和数据质量改进。
在评估阶段，企业需要对数据进行质量评估，确定数据的准确性、完整性和一致性。
在监控阶段，企业需要实时监控数据的质量，并及时发现和修复数据质量问题。
在改进阶段，企业需要采取措施来提高数据的质量，例如数据清洗、数据标准化和数据集成等。
3. 数据质量管理的工具和技术大数据平台中广泛应用的工具和技术可以帮助企业实施数据质量管理。
以下是几个常见的工具和技术：a. 数据清洗工具：数据清洗是一种常见的数据质量改进方法，可以帮助企业发现和修复数据中的错误和不一致性。
数据清洗工具可以自动化数据清洗流程，提高数据质量的效率和准确性。
b. 数据质量监控工具：数据质量监控工具可以帮助企业实时监控数据的质量，并自动发现和报告数据质量问题。
这些工具可以有效减少数据质量问题的影响，并加快问题的修复速度。
c. 数据质量规则管理工具：数据质量规则管理工具可以帮助企业定义和管理数据质量规则。
通过定义数据质量规则，企业可以标准化数据质量评估和改进流程，并确保一致的数据质量标准。
d. 数据质量度量指标：企业可以定义一系列数据质量度量指标来衡量数据的准确性、完整性和一致性。
这些指标可以帮助企业评估数据的质量，并制定相应的改进计划。
大数据时代的数据质量管理
大数据时代的数据质量管理在大数据时代，数据质量管理成为了企业重要的任务之一。
数据质量管理是指通过一系列的措施和方法，确保数据在采集、存储、处理和应用过程中的准确性、完整性、一致性和可信度。
良好的数据质量管理可以提高企业决策的准确性和效率，降低数据分析的风险。
数据质量管理的目标是保证数据的可靠性和可用性。
为了达到这个目标，需要采取以下几个步骤：1. 数据采集阶段：在数据采集阶段，需要确保数据来源的可靠性和准确性。
可以通过与数据供应商建立合作关系，签订数据质量协议，明确数据采集的标准和要求。
同时，还可以通过数据采集设备的监控和校准，确保数据的准确性和一致性。
2. 数据存储阶段：在数据存储阶段，需要确保数据的完整性和一致性。
可以通过数据备份和恢复机制，确保数据的安全性和可靠性。
同时，还可以通过数据清洗和去重的技术手段，消除数据中的冗余和错误，保证数据的准确性和一致性。
3. 数据处理阶段：在数据处理阶段，需要确保数据的准确性和可信度。
可以通过数据验证和校验的方法，检测数据中的错误和异常。
同时，还可以通过数据挖掘和分析的技术手段，发现数据中的潜在问题和价值。
4. 数据应用阶段：在数据应用阶段，需要确保数据的可用性和可信度。
可以通过数据访问控制和权限管理的方法，保护数据的安全性和隐私性。
同时，还可以通过数据可视化和报表的技术手段，提供直观和易懂的数据展示和分析结果。
为了实现数据质量管理的目标，还需要建立一套完善的数据质量管理体系。
这个体系包括以下几个方面：1. 数据质量指标：需要确定一些衡量数据质量的指标，例如数据准确性、数据完整性、数据一致性和数据可信度等。
这些指标可以根据业务需求和数据特点进行定制，用于评估数据质量的好坏。
2. 数据质量评估：需要定期对数据进行质量评估，发现数据中的问题和潜在风险。
可以使用数据质量评估工具和方法，对数据进行检测和分析，生成数据质量报告和指标。
3. 数据质量控制：需要建立一套数据质量控制的机制，确保数据质量的稳定和可控。
大数据时代下的数据质量问题研究
大数据时代下的数据质量问题研究一、前言随着大数据时代的到来，数据的规模越来越大，对数据质量的要求也越来越高。
数据质量问题成为了制约大数据应用的重要障碍之一。
本文将围绕大数据时代下的数据质量问题进行探讨。
二、大数据时代下的数据质量问题1. 数据完整性数据完整性是指数据是否完整，是否包含了应有的全部数据。
在大数据时代下，数据量巨大，涉及到的数据类型众多，数据源也非常的复杂，数据完整性问题比以前更加严重。
有的数据可能会被意外删除、修改或重复上传，这就需要对数据进行实时的监控和校验，以保证数据的完整性。
2. 数据准确性数据准确性是指数据是否真实、准确和有价值。
在大数据时代下，由于数据量太大，传统的数据管理方式可能已经无效。
有些数据可能来源于多个渠道，这就给数据的准确性带来了挑战。
而且，在处理数据的过程中，很难避免误差的产生，如果误差积累到一定程度，就可能会导致数据质量的下降。
3. 数据一致性数据一致性是指数据之间的逻辑联系和相互影响关系是否正确。
在大数据时代下，由于数据的来源多样性，不同数据间的一致性问题更加突出。
如果数据间不一致，就会给数据分析和决策带来误导性，甚至偏离了原始数据真实的含义。
4. 数据安全性数据安全性是指数据是否能够保护其机密性、完整性和可用性。
在大数据时代下，由于数据的规模巨大，数据的保护变得更加复杂。
恶意攻击者可能会利用大数据技术来进行数据窃取或篡改，给企业和个人的信息安全构成重大威胁。
三、解决大数据时代下的数据质量问题针对数据完整性、准确性、一致性和安全性等问题，解决方案如下：1. 数据监控在大数据应用场景下，实时监控是提高数据质量的重要手段。
通过对数据进行实时监控、自动检验、定期校正和联机分析等多种方式，保证数据的完整性和准确性，及时修正和纠正数据错误。
2. 数据清洗通过数据清洗技术、数据仓库的建立和数据仓库管理系统，对数据进行分类、过滤、转换和聚合等操作，保证数据的精确性、一致性和完整性，提高数据的使用效率和价值，降低决策风险。
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大数据平台体系下的数据质量保障前言纵观国内证券公司的信息技术发展历程．经历了“信息孤岛”“互联互通”“证券信息化”“互联网＋”等阶段，随着信息技术日新月异的快速发展和应用，“金融科技”正深刻改变着金融业IT服务模式与业务模式，打造“数字化证券公司”已经成为券商发展的方向。
其中以“大数据”“人工智能”为代表的信息科技是近两年来在包括证券行业在内的金融领域继“互联网＋”后应用最广泛、且日益体现出其价值的技术能力。
越来越多的科技创新、服务创新将全方位依赖大数据平台。
随着业务管理越来越复杂，充满了各种风险和不确定性，从而对数据要求越来高，同时数据集中化管理、应用分布式管理的模式导致以大数据平台为中心的数据应用体系建设必须跨部门甚至跨公司进行协同，在数据标准、数据质量、数据安全等方面造成潜在隐患。
下图为大数据平台架构体系：一、大数据平台数据体系架构来源层:来源层指向数据体系提供来源数据的系统，它们对大数据平台提供基础数据支持。
涉及到的内部数据来源主要有：集中交易柜台、融资融券柜台、投资管理系统、估值系统等，外部数据来源包括互联网、人行征信、司法等。
传输层:传输层为大数据平台提供数据支持，提供的数据包括：数据服务平台：负责数据的传输，包括以下传输方式：⏹非实时：以T+1的方式传递离线数据，先由各源系统通过SFTP传给NAS数据缓存区，然后通过ETL工具load到大数据平台；⏹实时：以交易形式产生的数据，实时传输至大数据平台。
⏹准实时：以CDC/GG方式采集的数据，准实时传输至大数据平台。
⏹爬虫：从互联网下载数据，实时传输至大数据平台。
补录平台：采用补录，以手工方式将数据补充到大数据平台中。
工具层:工具层为支持大数据平台运作而配套的管理及监控系统。
具体包括以下系统：元数据管理平台：实现元数据的管理和发布工作。
数据标准管理平台：实现数据标准的管理及发布工作。
数据质量管理平台：实现数据质量标准的管理及对数据仓库实现数据质量监测。
统一登录平台：提供统一登录入口，通过统一登录入口访问各应用系统。
指标管理平台：对指标进行生命周期管理和指标衍生。
客户标签管理平台：对客户标签生命周期管理和标签衍生。
统一调度平台：对大数据基础平台的ETL处理进行调度及监控。
数据层:数据层负责大数据平台中数据的处理、存储和发布。
接口区，负责数据的接入，数据接入包括以下方式：⏹准实时接口：采用HBASE数据表，存储准实时数据。
⏹MongoDB：采用MongoDB，记录采集到的爬虫的页面信息。
⏹非结构化数据区：将非结构化数据在HDFS中规划存储。
⏹实时接口：采用HBASE数据表，存储实时产生的数据。
ODM层即技术缓冲层，为数据进入大数据平台T+1的数据入口，向数据中心主体提供数据，支持其进行深入分析。
ODS层即贴源层，对贴源数据进行历史存储，由于CDM层建设方式为业务驱动，因此HDM层为大数据平台中最大的数据基座，为整个数据体系提供最完整，丰富，久远的数据。
CDM层即模型层与共性加工层，对公司内外数据进行整合、清洗、标准化、存储、管理以及进行标签及模型的开发，从而保障向各集市提供数据的质量。
集市层，应对业务需求，提供个性化的数据。
数据组织形式以业务驱动。
集市建设采用业务驱动而非应用驱动，从而实现不同应用间的数据共享，在集市层的每个次扩展均会影响到不同的应用，使各应用的功能越来越强大、高效。
⏹准实时分析层：对准实时数据结合CDM层的T+1数据进行准实时分析。
⏹实时分析层，对实时数据结合CDM层的T+1数据进行实时分析。
⏹非结构化检索层，对从非结构化数据收集的标准信息与CDM层的T+1数据进行综合分析。
⏹管理分析层，对CDM层的T+1数据进行管理类分析。
⏹指标层，对CDM层的T+1数据进行指标化处理，建立全公司指标体系。
⏹客户标签层，对CDM层T+1的客户业务数据进行抽像，生成对应的标签信息，从而提供良好的扩展性能，支持客户的灵活分析。
⏹客户业务层，对CDM层的T+1数据及客户标签数据进行整合处理，从而生成可高效访问的客户业务模型数据。
⏹沙箱，数据演练环境，用于训练各种数据挖掘模型及演练数据分析。
应用层:应用层负责为满足不同数据类型对数据发布的要求。
包括以下发布策略： 报表平台，负责T+1、准实时、实时的固定报表、多维报表、明细报表的查询。
历史查询平台，支持WEB和ESB的数据提供方式，需支持海量历史数据的客户级查询。
对性能方面有较高要求。
自助分析平台，支持WEB和ESB的数据提供方式，可支持数据的灵活配置，以快速满足业务需求。
非结构化检索平台，对非结构化数据提供检索，使用户可通过各种非结构化数据标准获取非结构化数据文件。
管理驾驶舱，支持PC和移动的方式，以图形化展现数据，可实时、准实时、T+1地展现业务况状。
决策引擎，应对实时访问，对数据进行实时地分析，获取实时数据分析结论，以支持实时决策。
数据服务平台（实时、准实时），向业务系统提供实时、准实时的数据传输方式。
二、数据体系下数据质量管理1.来源层数据质量管理来源层数据质量检核以基础数据检核为主1.1.数据完整性检查完整性：主要包括实体缺失、属性缺失、记录缺失和字段值缺失四个方面；例如，个人客户姓名不应为空，个人客户证件号码不应为空等；1.2.数据有效性检查主要包括格式、类型、值域和业务规则的有效性，例如，按照国标要求，进出口经营权许可证号长度为13，后9位与组织机构代码一致。
2.数据传输层数据质量管理基于大数据平台的数据传输方式，通过数据集成工具到数据源系统把数据拉取到大数据平台，这和数据仓库的数据抽取（Extract）过程非常类似。
数据仓库在数据抽取后会根据相应要求做数据转换（Transform）。
可借用数据仓库的"抽取—转换"概念。
在数据被复制到共享库时，按照一定的数据标准进行转换，再把标准化的数据存储到相应的数据中。
要完成这个转换过程，需要做好几项基础工作）∶1、统一数据标准，数据标准化 将同一类型的数据用统一的格式来表示，比如日期、电话号码、性别等。
数据标准化的工作同样反映了信息系统中属性数据结构化的改进思路，最好能在系统建设初期就引入相应的业务数据标准。
2、统一信息分类标准和业务代码标准，建立企业或组织的数据引用标准;3、建立全局数据字典和数据转换字典。
企业或组织一般都有产品化系统，这些系统的数据定义和业务代码一般很难再法改变、因此有必要建立全局数据字典和数据转换字典，在数据集成时保证业务数据的完整和一致、尽可能消除数据转换的偏差。
通过数据复制过程中的数据标准化，可以提高共享数据的可用性，进一步保证各应用系统的数据质量常用的数据集成工具都支持数据的"抽取一转换"工作。
该阶段数据质量检查主要工作：2.1.数据一致性检查（相似重复记录检查）相似重复记录是指一个现实'实体在信息系统中可能由多个不完全相同的记录来表示。
重复记录的匹配和合并也被称为对象标识问题和重复记录清除问题。
通常情况下，指向同一个现实实体的两条记录的信息是部分冗余的，它们的数据互为补充。
因此、通过将其不重复的信息合并，能够更准确地反映该实体。
具体做法是∶首先，需要识别出指向同一个现实实体的相似重复记录;随后，将相似重复记录合并成一个包含该实体更多属性，且无冗余信息的记录，同时从数据集中删除多余的记录。
相似重复记录的数据清洗已经有了比较好的技术处理方法，但这毕竟是事后补救的方式。
我们可以从信息系统规划和设计层面优化数据的输入方式，从而避免相似重复记录的产生。
一种做法是严格把关数据录入环节，添加数据审核流程。
从数据输入环节严格控制数据质量的做法，遵循信息系统规划层面"数据谁产生、谁维护"的基本原则，把数据输入环节作为保障系统数据质量的重要一环重新设计，使得数据产生和确认的过程成为系统不可分割的一部分，摒弃事后批量录入数据的不合理做法，从而加强数据在输入环节的完备性和可靠性。
2.2.数据完整性检查完整性，描述数据信息缺失的程度，是数据质量中最基础的一项评估标准。
数据缺失的情况可以分为数据信息记录缺失和字段信息记录缺失。
数据完整性检测的步骤是1、对于数据信息记录缺失的检测，可以通过对比源库上表的数据量和目的库上对应表的数据量来判断数据是否存在缺失。
2、对于字段信息记录缺失的检测，选择需要进行完整性检查的字段,计算该字段中空值数据的占比，通常来说表的主键及非空字段空值率为0%。
空值率越小说明字段信息越完善，空值率越大说明字段信息缺失的越多。
2.3.数据准确性检查准确性，用于描述一个值与它所描述的客观事物的真实值之间的接近程度，通俗来说就是指数据记录的信息是否存在异常或错误。
该阶段数据准确性检测主要通过对比源库上表的数值字段的合计值和目的库上对应表的字段的合计值是否一致来判断数据是否存在缺失。
3.数据层、集市层数据质量管理数据层、集市层数据质量管理均可采用传输层数据质量控制方法进行质量管理4.应用层数据质量管理应用层数据质量管理采用以业务为中心的数据质量方式4.1.勾稽关系法（数据一致性检查）通过验证业务规则。
检核人员会将原始数据中表名、字段名、记录值代码以及表表关联的经济含义明确标识出来，进行大量的查询汇总或细分、替换修改、插入数据、更新数据、删除数据等操作，每一步转换工作都有可能影响到数据的完整性和准确性，这需要有非常规范和标准的统计逻辑关系约束，所有指标的计算规则必须保证一致。
所以需利用会计恒等式、业务规则、勾稽关系、法律法规约束等规则进行检查。
如检查借贷平衡是审计人员常用的一种简单有效的数据质量控制方法，常与核对总金额方法结合使用；还可通过分项数与总和数一致，财政各类资金收支报表数与决算数对比；核实主要变量值域范围是否异常、是否与报表一致等，通过业务规则有效地开展数据质量控制。
4.2.可视化法可视化的基本想法是把数据和数据计算过程呈现出来让用户可见。
负责数据的人员可以查看清洗过程每一步的结果，以便交互式地进行错误验证、确认和校正根掘数据源的数目、异构的程度和数据脏的程度，确定不同的数据转换和清洗方法。
可视化分析工具可以直观地建立数据清洗的流程，以交互式的方式选择所需的方法并设定有关参数，还可以利用流程调度和监视功能方便地执行流程，并查每一阶段的结果。
4.3.统计分析法统计分析方法是一般可视化方法的延伸。
利用统计分析工具可以获得数据的描述信息，如不同取值数和各个取值出现的频率、平均值、标准差、最大值、最小值以及置信区间等。
对统计分析获得的结果，利用领域知识建立的启发式规则可以发现数据中的错误。
比如参加工作日期与出生日期相若应个少大15年等。
4.4.数据质量挖掘法统计分析方法只能发现相对有限的、简单的数据错误，并且需要用户对统计结果进行再分析，才能发现某些错误。