数据治理之数据质量管理系列1：质量管理工具整体架构

数据质量管理工具，主要面向数据治理和数据质量评估场景。通用的流程是建立质量规则，执行质量评估任务，输出质量评估结果，并根据结果进行问题的追踪和解决，实现问题数据的发现、报告、整改到复核的质量管理闭环，从而促进数据质量的不断提升。

通用的质量管理工具能力架构如下图所示，面向不同的场景可以有一些删减。

1、数据质量管理总览：整体展示数据质量的核心指标，便于掌控数据治理的总体成果。

2、业务\技术规则管理：针对不同的质量评估要求和业务场景，配置不同的规则。其中，规则主要分为针对结构化数据的SQL语句规则和针对非结构化数据的智能算法规则。面对不同的评估体系要求，也可以配置相应的质量指标、权重等，形成质量评估模型。

3、评价：质控任务的配置、执行、结果告警及结果查看。

4、整改及报告：根据质量结果，提供问题数量、问题级别等维度的数据趋势分析工具，数据溯源及定位工具、整改任务跟踪流转工具等，协助问题的解决。

5、运行监控：任务过程管理工具。

6、API：与其他模块的接口。