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技术简介：

随着信息化建设进程的推进，各企业正在步入大数据时 代，数据质量也变得举足轻重。因为数据的不完整、不一致、不规范等异常现象，可能致使分析、预测中得到失之毫厘差以千里的结果，影响用户体验，导致投资偏 差并使经济蒙受损失等。清洗治理坏数据、提高数据质量，对于应用服务、系统架构、项目运维等各方面都具有重要的现实意义。
大数据质量提升工作面临诸多挑战：
·数据类型丰富，结构复杂，数据量大，质量问题定位困难，清洗困难；
·大数据清洗治理需要与业务管理紧密融合，满足业务需求；
·数据应用面向深度价值挖掘，对数据清洗的及时性、准确性和信息丰富性提出更高要求；
·数据应用粒度从指标向明细转化，大数据下通用工具“失灵”；
·业界大数据质量研究刚刚起步，可循经验少，人才供不应求，经费投入受限。
数据为王的时代，企业需要专业而易用的大数据清洗治理工具，保障数据质量的准确性、一致性、及时性和完整性，支撑业务分析人员实施精准的数据分析、挖掘建模和微型应用开发，大幅提高企业的管理水平、决策效率和盈利能力。

技术优势：

大数据清洗治理工具是为提升数据质量而设计的一款以大数据平台的计算框架为基础的专业且易用的工具，它有效保障了数据的准确性、一致性及完整性，支撑业务分析人员实施精准的数据分析、挖掘建模。
大数据清洗治理工具的技术特点有如下几个方面：
多源异构数据源的集成清洗：支持从本地txt、csv、excel文件到关系型数据库MySQL、oracle，到基于分布式存储的数据仓库hive等多源异构数据源的接入，基于高性能数据质量分析处理引擎能够实现高效集成清洗。
 灵活部署，高效执行：不必对业务网络结构、数据中心架构做任何更改即可实现基于原业务系统的部署，支持单机、基于大数据平台的单节点、多节点等混合部署模式，适用于用户各种网络环境的应用。
实时批量数据清理，任务持续可调度：通过平台上简单的配置操作即可完成大数据环境下实时批量数据清理和匹配，简单易用的任务执行配置帮助实现清洗任务的持续可调度执行。
内嵌基于业务逻辑的清洗模型，支持扩展：内嵌常用的基 于业务逻辑的清洗规则（包含精准匹配、模糊匹配、删除重复记录等）和算法模型（如连续数值型数据的缺失值填充算法模型、地址标准化算法），方便选择和配 置。另外，支持用户自定义数据清洗规则和自定义数据清洗算法模型的快速集成。

界面展示：

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