数据质量评测：让模型慢慢跑，趁空挡给大家发篇学习研究参考材料！“数据元通×121”五年行动计划欢迎您！

数据质量评测核心环节和任务：

1)数据接入，建立评价任务。

把客户需要评测的数据资源接入质量评价系统。选择数据源类型，接入数据，配置对应的数据库地址信息，根据引导选择需要接入的数据库完成数据接入。建立任务，在选择数据页面选择需要进行评价的数据服务或者是选择接入数据表进行评价，支持对接入的数据进行条件筛选后进行评价。勾选需要评价的数据，点击筛选按钮并进行条件设置后，即可进行下一步操作。

2)配置评价规则，执行评测任务

系统提供数智魔方智能匹配功能。目前系统支持800+模型规则。根据智能匹配规则对该企业数据进行字段级和表级的评价规则匹配。用户可根据业务需要对已匹配的评价规则进行删除和点击【添加模型】按钮进行添加。系统已对其所有的字段根据内置的模型规则进行智能匹配。但是用户觉得还需要其他的规则进行校验时，那即可通过【添加模型】按钮选取当前模型库中的规则进行校验。或者是在模型库管理-自定义模型进行自主添加校验规则，然后在此页面进行选择后进行校验。

比如针对该工商信息表，用户可针对“社会信用代码”字段配置：“信用代码内容规则校验”、“信用代码长度校验”、“空值校验”、“重复性校验”规则，从多维度对该社会信用代码字段进行数据质量检测。然后点击下一步即可开始执行数据评价任务。

支持对当前的模型进行导出后，进行编辑，然后进行导入后添加至匹配当前的模型

配置好模型后，可点击保存草稿，该流程状态变为草稿，退出后进入工作台保留上次选择的模型配置。点击下一步即可开始进行评价。

2)生成评测得分和分析报告

数据元通面向广大政府、企业机构数据资产化业务提供全面可靠的的数据质量评测服务，分析报告，改善建议方案。