大数据工程中数据质量管控体系的构建与应用

摘要

在大数据工程落地过程中，数据质量直接决定数据分析结果的可靠性与业务决策的有效性。针对当前大数
据工程面临的数据冗余、格式不统一、缺失率高、时效性差等问题，本文从“标准构建-技术落地-流程管控-持
续优化”四个维度，设计全流程数据质量管控体系：通过多维度质量标准明确管控目标，依托分布式数据处理工具
实现自动化管控，结合“事前-事中-事后”流程保障效果，最终通过企业实践验证体系可行性。实践表明，该体
系可将数据完整性提升至98%、准确性提升至99%，显著降低因数据质量问题导致的工程失效风险，为大数据工程的
高质量推进提供技术支撑。