申请/专利权人：江苏思行达信息技术股份有限公司

申请日：2024-01-31

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN117951128A

主分类号：G06F16/215

分类号：G06F16/215;G06F16/28;G06F16/2455;G06N20/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开

摘要：本发明公开了一种基于人工智能的数据质量稽查方法，包括以下步骤：步骤一：在进行数据质量稽查之前，需要先从各个数据源收集数据，通过普查工具对数据进行采集，将采集到的数据放入数据集，形成一套全新的数据质量管理体系；步骤二：数据收集后，在进行数据质量稽查时，需要首先制定相应的质量核查规则，质量核查规则是对数据进行校验的依据，包括数据类型、数据值、数据一致性方面的约束，提供了表级、字段级的规则模板，并支持通过SQL进行自定义的规则及规则模板的创建。本发明自动化程度高，可以自动地进行数据质量评估和异常检测，减少了人工干预和提高了工作效率，更快地处理大量数据，并实时提供结果和反馈，支持实时监控和决策。

主权项：1.一种基于人工智能的数据质量稽查方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：在进行数据质量稽查之前，需要先从各个数据源收集数据，通过普查工具对数据进行采集，将采集到的数据放入数据集，形成一套全新的数据质量管理体系；步骤二：数据收集后，在进行数据质量稽查时，需要首先制定相应的质量核查规则，质量核查规则是对数据进行校验的依据，包括数据类型、数据值、数据一致性方面的约束，提供了表级、字段级的规则模板，并支持通过SQL进行自定义的规则及规则模板的创建；步骤三：确定质量核查规则后，需按照需求建立核查任务，根据待稽查数据集的属性及建立的对应关系确定执行核验任务，创建任务时设置任务执行的开始时间和结束时间，灵活设置执行周期，如按月、按周或按日执行，能够根据数据集的特性和变化进行调整；步骤四：在对数据进行质量核查后，会有大量数据质量问题的存在并会对进一步的数据分析和应用产生不良影响，通过异常模块进行异常结果检测，分析数据质量问题的特征、异常模式和相关业务场景信息，并识别出问题的来源和原因，及时采取修复措施；步骤五：在数据质量稽查过程中，需要对所核查的数据进行质量评估，以确认数据的质量水平，并为后续的数据应用提供依据，综合考虑数据的完整性、准确性、一致性、可解释性多个方面，生成全面且准确的数据质量评估结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江苏思行达信息技术股份有限公司 一种基于人工智能的数据质量稽查方法

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