数据中心质量保证方案
数据中心机房工程售后服务体系及方案
数据中心机房工程售后服务体系及方案1. 什么是数据中心机房工程售后服务体系数据中心机房工程售后服务体系是指针对数据中心机房工程建设完成后所需开展的售后工作和服务项目，包括机房设备维修保养、设备升级替换、硬件故障排除、系统维护和升级等问题的解决方案，并以此建立完整和高效的工程售后服务体系。
数据中心机房工程售后服务体系的建立不仅能够为用户提供全面、高效、安全的数据中心机房服务，而且也可以提高服务质量和应对服务风险能力，从而大幅提升机房系统的可靠性和稳定性，保障客户的业务稳定运行。
2. 数据中心机房工程售后服务体系的作用建立数据中心机房工程售后服务体系的主要目的在于提供全面、快速、可靠的机房售后服务，保障用户的正常业务运作。
具体而言，数据中心机房工程售后服务体系可以实现如下作用：2.1 追踪和记录机房运行情况建立完善的数据中心机房工程售后服务体系可以及时追踪和记录机房设备的运行情况，确保整个机房系统的正常运行。
除了记录日常设备运行的温度、湿度、气压等参数，还需要记录设备的维保状况和保修期限，为设备的维修保养提供有效的数据支撑和参考依据。
2.2 提供24*7全天候响应服务数据中心机房作为客户业务的核心设施，必须保证运行的高效和连续性。
在机房运行过程中，设备随时可能发生故障或者停机现象，需要及时响应和解决。
数据中心机房售后服务体系要保证24小时不间断提供服务，并提供远程支持和现场解决方案。
2.3 知识库建设和 sharing数据中心机房售后服务体系不仅提供设备的维保服务，还包括设备使用和保养知识，应急处理、故障排除、培训等服务。
为使这些服务能够规范化、系统化地进行，需要建立健全的知识库并进行 sharing。
2.4 区别化服务数据中心机房中的设备种类和规模五花八门，对售后服务提出的要求和需求也不尽相同。
为了满足不同客户的需求，需要基于机房设备情况、业务特点、客户需求等因素，制定不同的售后服务方案，实现区别化服务。
数据中心管理规定
数据中心管理规定一、概述数据中心是指用于存储、处理和管理大量数据的专门设立的场所，是组织内部重要的信息基础设施。
为了保证数据中心的安全、稳定和高效运行，制定本规定。
二、数据中心管理责任1. 数据中心的管理责任由专门的数据中心管理团队负责，包括数据中心经理、运维人员、安全人员等。
2. 数据中心经理负责数据中心的整体规划、建设和运营，确保数据中心的正常运行。
3. 运维人员负责数据中心的设备维护、监控和故障处理，保证数据中心的稳定性和可用性。
4. 安全人员负责数据中心的安全防护措施，包括防火、防水、防盗等，保护数据中心的安全。
三、数据中心设备管理1. 数据中心设备的采购应符合公司的采购流程和标准，确保设备的质量和性能。
2. 数据中心设备的安装、调试和维护应由专业人员进行，确保设备的正常运行。
3. 数据中心设备的定期检查和维护工作应按照制定的计划进行，确保设备的可靠性和稳定性。
4. 数据中心设备的更新和升级应根据实际需求和技术发展进行，提升数据中心的性能和效率。
四、数据中心环境管理1. 数据中心的温度和湿度应保持在适宜的范围内，确保设备的正常运行。
2. 数据中心应具备良好的通风和空调系统，保证空气流通和温度控制。
3. 数据中心的灰尘和静电等污染物应定期清理，确保设备的正常运行。
4. 数据中心的供电和供水应具备备用方案，确保设备不因停电或断水而造成损失。
五、数据中心安全管理1. 数据中心应设有严格的出入管理制度，限制非授权人员进入。
2. 数据中心应配备视频监控系统，实时监控数据中心的安全情况。
3. 数据中心应设有专门的防火设施，如消防器材和自动报警系统，确保数据中心的安全。
4. 数据中心的数据备份和恢复应定期进行，确保数据的安全和可靠性。
六、数据中心应急管理1. 数据中心应制定应急预案，包括设备故障、网络故障、自然灾害等情况的处理措施。
2. 数据中心应定期组织演练，提高应急处理能力和反应速度。
3. 数据中心应备有应急设备和备用电源，确保在紧急情况下数据中心的正常运行。
数据中心机房工程施工总体进度计划及工期保障措施
数据中心机房工程施工总体进度计划及工期保障措施第一节. 总体目标及工作内容本项目工期目标：60日历天；在接到中标通知后，组建项目经理部，负责项目的管理工作。
我公司将通过组建强有力的项目管理班子，科学合理安排工序和工期，严格落实安全文明及消防保卫措施，实行多级计划控制和动态计划控制措施，配置素质高、数量充足的劳动力资源，配置先进的、性能好且数量足的施工机械设备，保证各种材料设备及时供应，保证充足的资金周转和现金流，专业技术力量保证，加强内外各部门的协调，建立奖惩制度、严格科学管理队伍，以便及机房顺利投入使用首先在收到中标通知书后，报请甲方和监理同意，组织一个以项目经理为领导，各专业人员为主体的施工和后勤保障队伍。
完成图纸会审，确定施工程序，明确各阶段的工程量、安装工艺及质量要求，完成采购计划的制定落实，以确保施工进度和工程质量。
在接到中标通知后，完成图纸会审，图纸会审必须有丰富现场经验的工程师参与。
以全面准备、熟悉施工现场为重点，以装饰装修工程及设备安装工程为主线施工，完成各专业的施工准备工作。
做好工程施工总动员，完成对所有施工管理人员及作业人员的教育，进行全面细致的施工技术、质量、安全交底。
组织完成系统工程的图纸会审，解决处理好装饰工程与其他安装工程的图纸协调问题。
项目部将配合甲方、监理定期组织工地现场协调会（每周至少一次），集中解决施工现场存在的各种问题。
落实工地用临时办公室、仓库等，准备好施工中需用的一切工具、器具，达到具备全面开工条件。
办理好施工人员的入场手续，建立后勤保障体系。
与甲方、监理共同配合，协调向地方行业管理部门进行报验工作，保证工程按期顺利进行。
完成采购计划的落实。
项目所需全部管材以及配件、辅材在此期间到货。
向甲方及监理工程师提交整个工程的施工计划和主要工序施工方案。
工程进度网络计划图详见附件一。
第二节. 进度保证措施2.1组织强有力的项目管理班子我公司将通过组建强有力的项目管理班子，科学划分流水施工作业段，科学合理安排工序和工期，严格落实安全文明及消防保卫措施，实行多级计划控制和动态计划控制措施，配置素质高、数量充足的劳动力资源，配置先进的、性能好且数量足的施工机械设备，保证各种材料设备及时供应，保证充足的资金周转和现金流，专业技术力量保证，加强内外各部门的协调。
网络服务质量(QoS)保障的关键技术与方法
网络服务质量（QoS）保障的关键技术与方法网络服务质量（Quality of Service，QoS）是指在网络通信过程中，对于不同类型的数据流能够提供不同的服务质量保障。
在如今信息爆炸的时代，人们对于网络服务质量的要求越来越高。
本文将介绍网络服务质量保障的关键技术与方法。
一、网络服务质量的定义与分类网络服务质量（QoS）是指在网络传输中所能提供的各项保障，包括带宽、延迟、丢包率、抖动等指标。
根据不同的应用要求，网络服务质量可以分为以下几类：1.1 宽带保证宽带是指网络中能够传输的数据量大小，它直接决定了网络的传输能力。
宽带保证是网络服务质量保障的首要任务，通过对网络带宽进行合理管理，确保各类应用能够得到足够的带宽资源。
1.2 延迟控制延迟是指数据从发送端到接收端所经历的时间，对于实时性要求较高的应用，如视频通话、在线游戏等，延迟控制非常重要。
通过优化网络拓扑结构、使用高效的传输协议等方法来降低延迟，提高用户体验。
1.3 抖动调整抖动是指数据到达接收端的时间间隔的不确定性，如果抖动过大，将导致音视频质量下降或者网络连接不稳定。
通过使用缓冲区、拥塞控制算法等方法来调整抖动，提高数据传输的稳定性。
1.4 丢包恢复丢包是指在传输过程中数据包丢失的情况，网络丢包率的大小直接影响着数据传输的可靠性。
通过使用错误校验、重传机制等方式来恢复丢失的数据包，确保数据的完整性和准确性。
二、关键技术及方法2.1 Traffic Shaping（流量整形）Traffic Shaping是一种控制流量传输速率的技术，通过对流量进行限制和调整，使得不同类型的数据能够按照事先设定的优先级和策略进行传输。
这种技术可以有效地防止网络拥塞，提升网络的吞吐量和稳定性。
2.2 Quality of Service Routing（QoS路由）QoS路由是指根据应用的服务质量需求，选择合适的路由路径，以提供最佳的服务质量保障。
通过动态地选择网络路径，可以在不同的网络拓扑和负载条件下，实现网络性能的最优化。
数据中心施工方案
数据中心施工方案一、引言随着信息技术的快速发展，数据中心已成为各行业不可或缺的基础设施。
为了保证数据中心的稳定、安全和高效运行，制定一套科学、合理的施工方案至关重要。
本方案旨在指导数据中心施工过程中的各项工作，确保施工质量和进度满足要求。
二、施工目标1、确保施工质量和安全；2、优化施工进度，降低成本；3、打造绿色、节能的数据中心；4、为客户提供高品质的服务体验。
三、施工流程1、前期准备：（1）勘察现场，了解地形、地质、水文等条件；（2）制定施工计划，明确各阶段的任务和时间节点；（3）组建施工团队，进行人员调配和分工；（4）准备施工设备和材料。
2、基础建设：（1）建设机房大楼和配套设施；（2）安装电力系统和空调设备；（3）建设消防系统和安保设施；（4）进行室内装修和布局优化。
3、设备安装与调试：（1）安装服务器、网络设备、存储设备等核心设备；（2）进行线缆布设和连接；（3）安装软件系统并进行调试；（4）进行系统测试和性能优化。
4、竣工验收：（1）对施工成果进行全面检查；（2）对设备进行加电测试；（3）完成竣工报告，提交客户验收；（4）对验收过程中发现的问题进行整改。
四、施工注意事项1、在施工过程中严格遵守国家和客户的安全规定，确保人员和设备安全；2、对施工过程进行全面监控，确保施工质量和进度；3、合理安排施工时间和顺序，避免交叉作业和重复劳动；4、注重环境保护和资源利用，建设绿色、节能的数据中心。
五、总结与展望本施工方案为数据中心的施工提供了全面的指导。
通过科学合理的安排施工流程和注意事项的遵守，我们能够实现数据中心的稳定运行和客户的满意度。
我们也应该新技术的发展和应用，不断优化施工方案，提高数据中心的性能和可靠性。
万科中心地下室渗漏维修施工方案一、工程概述万科中心地下室出现多处渗漏现象，严重影响了建筑物的正常使用和安全。
为了解决这一问题，我们制定了以下渗漏维修施工方案。
二、施工方案1、渗漏原因分析经过现场勘查和历史数据分析，我们认为地下室渗漏的主要原因包括：混凝土浇筑不密实、防水材料老化、排水系统不畅等。
数据中心质量、进度、安全控制方法
数据中心质量、进度、安全控制方法数据中心作为企业重要的信息技术基础设施，担负着存储、处理和提供数据的重要职责。
为了确保数据中心的运行正常、稳定和安全，需要采取一系列的质量、进度和安全控制方法。
本文将就数据中心质量、进度和安全控制方法展开讨论。
一、质量控制方法数据中心的质量控制是确保其能够持续稳定运行的重要环节。
以下是几种常见的数据中心质量控制方法。
1. 质量管理体系建立和执行质量管理体系是保证数据中心质量的基础。
通过制定相关的质量管理规定、流程和标准，从源头上把控数据中心建设、维护和运营的各个环节。
质量管理体系的建立需要考虑到数据中心的整体规划、设备选型、工程施工、人员培训等方面，确保各个环节都能够满足质量要求。
2. 监控和维护定期进行数据中心的监控和维护是保证其质量的重要手段。
通过监控温度、湿度、电压等参数，及时发现潜在故障并进行预防性维护，减少因硬件故障而导致的停机时间，提高数据中心的可用性和稳定性。
3. 可用性测试系统的可用性是衡量数据中心质量的一个重要指标。
定期进行可用性测试，包括测试硬件设备、网络连接、备份恢复等关键环节，以保证数据中心在发生故障时能够快速恢复，并提供正常的服务。
二、进度控制方法数据中心建设和升级往往是一个长期工程，需要严格控制进度，以确保按时完成。
1. 项目计划在数据中心建设或升级之前，制定详细的项目计划是确保进度控制的基础。
项目计划应包括各个具体任务的时间节点、资源分配、关键路径分析等内容，以便及时发现并解决潜在的进度风险。
2. 项目团队协作一个高效的项目团队对于数据中心进度控制至关重要。
通过合理分工、明确任务责任，并建立有效的沟通机制，确保项目团队成员之间的协作配合，从而提高整体进度的控制能力。
3. 前期准备工作在正式启动数据中心建设或升级之前，充分进行前期准备工作可以有效提高后续工作的效率。
包括设备选型、环境准备、资金筹措等方面，提前做好充分准备，以避免后期因为各种问题导致进度延迟。
数据中心运维管理方案
数据中心运维管理方案第一章某数据中心基础运维概述某数据中心的基础运维工作主要包含包括四个部分：基础环境、网络、服务器存储和基础软件。
其中第一部分机房基础环境部分，包含机柜位置、空调、消防、安防、弱电、UPS 等最基础的机房环境设施。
需要对这些基础环境部分进行运维维护，确保整个机房环境正常稳定。
第二部分为网络环境，包括当前数据中心所有的交换机、路由器等设备，以及由这些设备组成的所有网络，需要监控网络运行情况并提出网络风险评估，定期对网络进行优化配置，提高网络运行效率，保证整个网络环境的安全。
第三部分服务器和存储部分，包含整个数据中心的小型机、服务器、存储设备、SAN交换机等设备。
这些设备支撑着整个业务系统，是非常重要的基础硬件环境。
需要监控这些设备的运行情况，及时处理出现的问题和变更，并基于整个环境提供优化。
第四部分为基础软件部分，包括各种操作系统、数据库、中间件、备份软件等等。
要求这些软件可以正常工作，并优化配置，为平台和工作站正常服务，当这些软件出现问题时，能发现并提出解决方案；可以协助应用人员解决故障或进行对应的变更、升级等操作。
本方案将基于这几个方面进行设计，确保数据中心正常、高效运行。
第二章数据中心运维分类某数据中心运维团队将根据当前数据中心的实际情况和对应的管理制度，通过主动性、预防性维护，执行日常维护作业计划，对告警、性能、运行状态进行检查分析，及时进行数据备份，并定期对备份数据进行恢复性测试验证，对系统运行质量进行分析，并进行维护记录。
对监控或维护中发现的问题及时处理，消除隐患，保障平台的稳定运行。
我们将基于以下几个方面对运维工作进行描述2.1 基础环境运维管理针对基本的机房环境设施，我们的工作内容包含以下这些内容：1) 机房机柜摆放规划和机柜管理；2) 服务器和网络设备摆放规划和日常管理；3) 设备出入机房审批登记管理；4) 内部人员出入机房审批登记管理；5) 外部来宾机房参观审批登记管理；6) 机房电力系统监控、问题及时上报；7) 消防监控系统监控、接收报警短信和联系第三方；8) 空调报警系统监控、接收报警短信和联系第三方；确认空调运行状态良好。
数据中心机房工程售后服务体系及方案
数据中心机房工程售后服务体系及方案数据中心机房工程售后服务方案一、售后服务承诺我们公司承诺在本次工程中提供2年（24个月）的质量保修期，包括机房整体工程的免费维修、维护和技术咨询服务，以及软件维护和升级服务。
在保修期满后，我们还会提供优惠待遇的技术服务。
我们全权负责机房工程售后工作，提供及时、有效的售后响应，保证售后服务响应时间为1小时。
对于紧急故障，我们的售后服务经理或专业工程师会在2小时内到达现场，对于影响机房运行的紧急故障，我们的专业技术工程师会在4小时内到达现场排除故障。
每年我们还会为机房工程用户提供全面巡检，确保设备始终处于良好的运行状态。
我们为用户提供完整的技术文档资料，并提供从简单使用培训到高级技术培训的一系列全面技术培训，确保用户能够正常使用和维护设备。
二、技术支持服务方案我们公司的技术支持服务模式包括以下几个方面：1.我们首先委派一个贴身的服务组织管理者——客户经理，他是公司服务针对客户的技术和质量的代言人，全权负责客户的服务组织工作，对客户的满意度负有直接责任。
他随时活动于客户周围，与客户进行面对面的沟通。
2.当客户经理因某种特殊原因不能及时组织服务时，我们还为机房工程提供另一个高效的信息交流平台——客服中心24小时服务，代替客户经理行使服务职责。
3.客户经理从机房建设后期开始介入客户，对他所负责的客户的设备和工程情况均非常了解，能够制定全面的服务方案，并依托公司资源管理系统对服务工作的支持，保证服务工作更细致、更全面，更具有针对性。
4.机房建设后期开始介入项目，承担所负责客户的设备调试组织，培训组织，机房使用说明书的编制，系统数据测试和评估，参与机房的验收交接工作。
5.我们有针对性地制作客户贴身服务方案（计划），保证客户得到的服务是主动的、人性的、高效的。
6.在技术支持与服务周期内，对客户的需求全面响应，合理使用公司技术服务资源，保证客户得到及时的、主动的、有效的服务，保证客户满意。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数据中心质量保证方案广东第二师范学院第一章引言高校数据中心作为校情决策分析的数据来源，为保证数据中心的质量，通常需要进行数据处理,主要包括以下几个重要的步骤：数据审查、数据清洗、数据转换和数据验证四大步骤。
(一)数据审查该步骤检查数据的数量(记录数)是否满足分析的最低要求,字段值的内容是否与调查要求一致,是否全面;还包括利用描述性统计分析,检查各个字段的字段类型、字段值的最大值、最小值、平均数、中位数等,记录个数、缺失值或空值个数等。
(二)数据清洗该步骤针对数据审查过程中发现的明显错误值、缺失值、异常值、可疑数据,选用适当的方法进行“清冼”,使“脏”数据变为“干净”数据,有利于后续的统计分析得出可靠的结论。
当然,数据清理还包括对重复记录进行删除。
(三)数据转换数据分析强调分析对象的可比性,但不同字段值由于计量单位等不同,往往造成数据不可比;对一些统计指标进行综合评价时,如果统计指标的性质、计量单位不同,也容易引起评价结果出现较大误差,再加上分析过程中的其他一些要求,需要在分析前对数据进行变换,包括无量纲化处理、线性变换、汇总和聚集、适度概化、规范化以及属性构造等。
(四)数据验证该步骤的目的是初步评估和判断数据是否满足统计分析的需要,决定是否需要增加或减少数据量。
利用简单的线性模型,以及散点图、直方图、折线图等图形进行探索性分析,利用相关分析、一致性检验等方法对数据的准确性进行验证,确保不把错误和偏差的数据带入到数据分析中去。
第二章数据质量的基本要素首先，如何评估数据的质量，或者说怎么样的数据才是符合要求的数据？可以从4个方面去考虑，这4个方面共同构成了数据质量的4个基本要素。
2.1完整性数据的记录和信息是否完整，是否存在缺失的情况。
数据的缺失主要有记录的缺失和记录中某个字段信息的缺失，两者都会造成统计结果的不准确，所以完整性是数据质量最基础的保障，而对完整性的评估相对比较容易。
2.2一致性数据的记录是否符合规范，是否与前后及其他数据集合保持统一。
数据的一致性主要包括数据记录的规范和数据逻辑的一致性。
数据记录的规范主要是数据编码和格式的问题，比如教工号是7位的数字、学号是11位的数字，性别码包括2个类目、IP地址一定是用”.”分隔的4个0-255的数字组成，及一些定义的数据约束，比如完整性的非空约束、唯一值约束等；数据逻辑性主要是指标统计和计算的一致性，比如PV>=UV，新用户比例在0-1之间等。
数据的一致性审核是数据质量审核中比较重要也是比较复杂的一块。
2.3准确性数据中记录的信息和数据是否准确，是否存在异常或者错误的信息。
导致一致性问题的原因可能是数据记录的规则不一，但不一定存在错误；而准确性关注的是数据记录中存在的错误，比如字符型数据的乱码现象也应该归到准确性的考核范畴，另外就是异常的数值，异常大或者异常小的数值，不符合有效性要求的数值，如学生数一定是整数、年龄一般在1-100之间、转化率一定是介于0到1的值等。
对数据准确性的审核有时会遇到困难，因为对于没有明显异常的错误值我们很难发现。
2.4及时性数据中心的数据及时性主要反映在数据交换和数据分析的时效性上。
数据交换中部分业务数据的时效性要求极高，如人员岗位的变动及时到OA，资产的账单及时到财务等，其他及时性要求不高的数据交换也有时效的要求：如1小时、一天、三天等。
虽然说数据分析的实时性要求并不是太高，但并不意味着就没有要求，数据分析可以接受当天的数据要第二天才能分析查看，但如果数据要延时两三天才能出来，或者每周的报告要两周后才能出来，那么分析的结论可能已经失去时效性，同时，某些实时分析和决策需要用到小时或者分钟级的数据，这些需求对数据的时效性要求极高。
所以及时性也是数据质量的组成要素之一。
第三章数据审查基于数据质量的4个要素，可以对数据进行审查，以评估数据是否满足完整性、一致性、准确性和及时性这4方面的要求，其中数据的及时性主要跟数据的同步和处理过程的效率相关，更多的是通过监控ODI任务的方式来保证数据的及时性，所以这里的数据审查主要指的是评估数据的完整性、一致性和准确性。
3.1完整性审查审查数据的完整性。
首先是记录的完整性，一般使用统计的记录数和唯一值个数。
比如图书管的每天借阅量是相对恒定的，大概在1000本上下波动，如果某天的借阅量下降到了只有100本，那很有可能记录缺失了；或者网站的访问记录应该在一天的24小时均有分布，如果某个整点完全没有用户访问记录，那么很有可能网站在当时出了问题或者那个时刻的日志记录传输出现了问题；再如统计教师、学生的籍贯分布时，一般会包括全国的32个省份直辖市，如果统计的省份唯一值个数少于32，那么很有可能数据也存在缺失。
完整性的另一方面，记录中某个字段的数据缺失，可以使用统计信息中的空值（NULL）的个数进行审核。
如果某个字段的信息理论上必然存在，比如教师的所属单位、学生的班级等，那么这些字段的空值个数的统计就应该是0，这些字段我们可以使用非空（NOT NULL）约束来保证数据的完整性；对于某些允许空的字段，比如教职工的职称信息不一定存在，但空值的占比基本恒定，比如职称为空的教师比例通常在10%-20%，我们同样可以使用统计的空值个数来计算空值占比，如果空值的占比明显增大，很有可能这个字段的记录出现了问题，信息出现缺失。
3.2一致性审查如果数据记录格式有标准的编码规则，那么对数据记录的一致性检验比较简单，只要验证所有的记录是否满足这个编码规则就可以，最简单的就是使用字段的长度、唯一值个数这些统计量。
比如对教职工的工号是7位数字，那么字段的最长和最短字符数都应该是7；如果字段必须保证唯一，那么字段的唯一值个数跟记录数应该是一致的，比如用户的身份证号、手机号；再如地域的省份直辖市一定是统一编码的，记录的一定是“上海”而不是“上海市”、“浙江”而不是“浙江省”，可以把这些唯一值映射到有效的32个省市的列表，如果无法映射，那么字段通不过一致性检验。
一致性中逻辑规则的验证相对比较复杂，很多时候指标的统计逻辑的一致性需要底层数据质量的保证，同时也要有非常规范和标准的统计逻辑的定义，所有指标的计算规则必须保证一致。
我们经常犯的错误就是汇总数据和细分数据加起来的结果对不上，导致这个问题很有可能的原因就是数据在细分的时候把那些无法明确归到某个细分项的数据给排除了，比如在细分学生毕业去向，如果我们无法将某些非直接进入的来源明确地归到升学、就业、出国等这些既定的来源分类，但也不应该直接过滤掉这些数据，而应该给一个“未知来源”的分类，以保证根据来源细分之后的数据加起来还是可以与总体的数据保持一致。
如果需要审核这些数据逻辑的一致性，我们可以建立一些“有效性规则”，比如A>=B，如果C=B/A，那么C的值应该在[0,1]的范围内等，数据无法满足这些规则就无法通过一致性检验。
3.3准确性审查数据的准确性可能存在于个别记录，也可能存在于整个数据集。
如果整个数据集的某个字段的数据存在错误，比如常见的数量级的记录错误，这种错误很容易发现，利用统计分析的平均数和中位数也可以发现这类问题。
当数据集中存在个别的异常值时，可以使用最大值和最小值的统计量去审核，或者使用箱线图也可以让异常记录一目了然。
还有几个准确性的审核问题，字符乱码的问题或者字符被截断的问题，可以使用分布来发现这类问题，一般的数据记录基本符合正态分布或者类正态分布，那么那些占比异常小的数据项很可能存在问题，比如某个字符记录占总体的占比只有0.1%，而其他的占比都在3%以上，那么很有可能这个字符记录有异常。
对于数值范围既定的数据，也可以有效性的限制，超过数据有效的值域定义数据记录就是错误的。
如果数据并没有显著异常，但仍然可能记录的值是错误的，只是这些值与正常的值比较接近而已，这类准确性检验最困难，一般只能与其他来源或者统计结果进行比对来发现此类问题。
第4章数据清洗业务数据源所提供的数据内容不可能完美，存在着“脏数据”，即数据有空缺、噪音等缺陷。
而且在数据中心的各数据之间，其内容也存在着不一致的现象，为了减少这些“脏数据”对数据中心分析结果的影响程度，必须采取各种有效的措施对其进行处理，这一过程称为“数据清洗”。
4.1数据抽取完成之后的数据集所存在的问题4.1.1不完整的数据这一类数据主要是一些应该有的信息缺失，如教职工的所属单位、性别、编制类别；主表与明细表不能匹配等。
4.1.2错误的数据这一类错误通常产生的原因有两个：一、业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的，比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等；二、数据抽取的过程中产生的错误数据。
4.1.3重复的数据对于这一类数据——特别是维表中会出现这种情况——将重复数据记录的所有字段导出来，让客户确认并整理。
“脏数据”会对建立的数据中心造成不良影响，扭曲从数据中获得的信息,直接影响数据中心的运行效果，进一步影响数据挖掘及分析，最终影响决策管理。
因此，为了使数据中心的记录更准确、一致，消除重复和异常记录就变得很重要，所以数据清洗工作是相当必要的。
数据清洗作为数据处理的一个重要环节，在数据中心构建过程中占据重要位置。
对于任何数据中心而言，数据清洗过程都是必不可少的。
4.2数据清洗的步骤4.2.1 定义和确定错误的类型4.2.1.1数据审查数据审查是数据清洗的前提与基础，通过详尽的数据审查来检测数据中的错误或不一致情况，除了手动检查数据或者数据样本之外，还可以使用一些分析工具或程序来获得关于数据属性的元数据，从而发现数据集中存在的问题数据。
4.2.1.2 定义清洗转换规则根据上一步进行数据分析得到的结果来定义清洗转换规则与工作流。
根据数据源的个数，数据源中不一致数据和“脏数据”多少的程度，需要执行大量的数据转换和清洗步骤。
4.2.2 搜寻并识别异常的数据4.2.2.1 检测数据异常检测数据集中的数据异常，需要花费大量的人力、物力和时间，而且这个过程本身很容易出错，尽量利用一些方法自动检测数据集中的数据异常，方法主要有：基于统计的方法，聚类方法，关联规则的方法。
4.2.2.2检测重复记录的算法消除重复记录可以针对两个数据集或者一个合并后的数据集，首先需要检测出标识同一个现实实体的重复记录，即匹配过程。
检测重复记录的算法主要有：基本的字段匹配算法，递归的字段匹配算法， Cosine相似度函数。
4.2.3 纠正所发现的错误在数据源上执行预先定义好的并且已经得到验证的清洗转换规则和工作流。
当直接在源数据上进行清洗时，需要备份源数据，以防需要撤销上一次或几次的清洗操作。
清洗时根据“脏数据”存在形式的不同，执行一系列的转换步骤来解决数据质量问题。