【开源】数据质量管理平台

数据质量管理

数据质量管理(Data Quality Management，简称DQM)是一种企业管理的方式，目标是提高、控制和维持数据的质量。这涉及到数据质量的测量、评估、改善和保证等一系列活动。数据质量管理的目标是确保数据的准确性、一致性、有效性、可靠性、及时性和完整性。

这对于任何企业来说都至关重要，因为数据质量直接影响到决策制定、业务流程、客户满意度和企业的整体运营效率。数据质量管理需要在数据生命周期的每个阶段进行，包括数据的收集、存储、处理、分析和使用等。

开源的数据质量管理平台

目前有许多开源的数据质量管理平台可供选择，以下是其中一些常见的平台：

1. Talend Data Quality：Talend是一家提供数据集成和数据管理解决方案的公司，其数据质量管理平台可以帮助用户发现和修复数据质量问题。Talend Data Quality是Talend开源数据集成平台的一部分，提供了数据质量分析、数据清洗、数据规则和数据质量报告等功能。它支持多种数据源和数据类型。

2. Apache Nifi：Apache Nifi是一个基于流数据的开源数据集成和数据处理工具，它提供了一些用于数据质量管理的组件和功能。

3. OpenRefine：OpenRefine是一个开源的数据清洗工具，它可以帮助用户清洗和转换数据，提高数据的质量。OpenRefine（前称Google Refine）是一个强大的工具，用于处理混乱和不一致的数据。它可以帮助你清洗你的数据，转换它们从一种格式到另一种格式，扩展它们与网络服务的链接等等。

4. DataCleaner：DataCleaner是一个开源的数据质量管理工具，它提供了一些用于数据清洗、数据集成和数据验证的功能。DataCleaner是一个用于数据清洗和质量管理的开源平台，支持多种数据源和数据类型。它提供了数据分析、数据规则、数据清洗和数据质量报告等功能。

5. DataQualityTools：DataQualityTools是一个开源的数据质量管理工具包，它提供了一些用于数据清洗、数据集成和数据验证的组件和功能。

6. DataHub：DataHub是一个元数据管理平台，旨在解决多种多样数据生态系统的元数据管理问题。它提供元数据检索、数据发现、数据监测和数据监管能力，帮助解决数据管理的复杂性。DataHub基于Apache License 2开源，采用基于推送的数据收集架构（也支持pull拉取的方式），能够持续收集变化的元数据。

7. Alation：Alation是一个数据目录，它优先考虑处理数据的人的方面。它支持许多有用的功能，以加快登录、查询重用和自动化管理。

8. Atacama：Atacama是一个人工智能驱动的数据和元数据企业平台，具有数据质量、主数据管理和数据集成组件。该平台的UI很好，它使快速分析团队、高度监管的治理团队和技术数据团队能够轻松处理其数据资产。

9. Monte Carlo：Monte Carlo是一个数据平台，可帮助数据团队解决数据停机问题，使他们能够更有效地处理仪表盘，更快地训练更准确的ML模型，并推动分析操作。该平台广泛关注机器学习驱动的数据可观测性，这为数据团队提供了深入研究数据和大规模识别潜在问题的高级能力。

10. OpenDQ：OpenDQ是一个开源的数据质量管理平台，提供了数据分析、数据清洗、数据规则和数据质量报告等功能。它支持多种数据源和数据类型，并提供了可扩展的架构。

11. Dataiku DSS：Dataiku DSS是一个用于数据科学和数据质量管理的开源平台，提供了数据探索、数据清洗、数据规则和数据质量报告等功能。它支持多种数据源和数据类型，并提供了可视化的界面和自动化的工作流程。

12. Apache Griffin：Apache Griffin是一个开源的数据质量解决方案，提供了数据质量验证、数据质量报告和数据质量监控等功能。它支持多种数据源和数据类型，并提供了可扩展的架构和易于使用的界面。

13. Awesome Data Quality: Awesome Data Quality是一个开源项目，收集了各种数据质量资源和工具，包括数据质量框架、库、开源项目等。

14. Databene Benerator: 这是一个开源的数据生成器，用于生成高质量的测试数据。

15. JMeter: 这是一个用于压力测试和性能测量的开源工具，可以用于测试数据的质量和性能。

16. DuDe: DuDe是一个开源的数据重复检测和数据融合框架。它提供了一种简单的方法来比较大量的数据集，并找出那些相似或重复的数据。

17. OS Data Quality: OS Data Quality是一个开源的数据质量管理工具，可以帮助企业识别和管理其数据中的问题。

这些开源平台都提供了丰富的功能和工具，可以帮助用户进行数据质量管理的各个环节。用户可以根据自己的需求选择适合自己的平台。

数据质量管理平台特点

普元QualityCube数据质量管理平台

普元QualityCube数据质量管理平台是一套优秀的企业级数据质量管理软件，它可以完成多系统、多数据库、多度量规则同时并行检核，并提供统一的数据质量检核体系便于对各机构数据质量统一汇总分析和分析报告。平台还提供了数据质量规则引擎，基于模板化的配置完成复杂的检核规则生成机制，降低开发成本，提高实施效率。通过制定、实施数据质量检核，暴露各系统数据质量问题。持续监控各系统数据质量波动情况及数据质量规则占比分析，定期生成各系统关键数据质量报告，掌握系统数据质量状况。结合系统提供的清洗组件以及数据质量问题处理流程为各系统数据质量提升提供有效支撑。

QualityCube产品集数据质量分组管理、质量度量规则管理、质量检核规则管理、数据质量检核调度、数据质量检核执行、数据质量检核入库、问题数据展现、问题数据趋势分析、数据质量检核监控、检核日志管理、数据质量报告为一体，以暴露和提升系统数据质量为目标，检核规则为主线，通过自身调度模块或者第三方调度为触发，帮助企业建立统一的数据质量管理和度量管理体系。

QualityCube基于前后端分离的微服务架构，具有极强的灵活性和扩展性，在此基础上QualityCube实现了对外Web接口、检核组件模块化，通过规则引擎帮助各系统快速生成检核脚本实施数据质量检核，从而降低数据质量管理的成本。