CN112948365A - 一种基于数据元智能匹配的数据质量检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明特别涉及一种基于数据元智能匹配的数据质量检测方法。该基于数据元智能匹配的数据质量检测方法，进行大数据分析，汇总政务数据中数据元信息，形成标准数据元格式，维护到数据元标准管理***；将利用搜索服务器ElasticSearch对数据元进行分词处理，选择需要检测的数据库表；录入数据源，通过数据源管理***建立数据源信息，维护需要检测的数据库；进入任务调度***，实现信息项的自动匹配，匹配完成进入人工补全模块，形成检查实例，执行检查实例并发送检查结果。该基于数据元智能匹配的数据质量检测方法，能够有效降低政务数据质量管理成本，提高数据质量问题反馈的效率，从而更好的管理和应用数据，提高了数据的应用价值，适宜推广应用。
Description
技术领域
本发明涉及数据质量管理技术领域，特别涉及一种基于数据元智能匹配的数据质量检测方法。
背景技术
数据已经成为促进经济发展和技术创新的全新驱动力，为提升公共数据资源利用率，加速政务数据开放已成趋势。如何确保海量数据的质量，提高数据的权威性和准确性成了信息处理领域重要的研究方向。
政务数据具有多样性，变化快，数据量大的特点，但是政务数据还要求具有权威性，这就对数据提出更高更严格的要求。但由于数据存在采集、加工、分析、保存、传输等阶段，且时间跨度大，存在难追溯，人员量大，不可避免造成数据存在质量问题。因此，对大量的、千差万别的政务数据的高效、通用的质量检测，问题可视化处理对帮助政府和社会更快、更直观地认识数据、理解数据、利用数据显得尤为重要。
基于上述问题，本发明提出了一种基于数据元智能匹配的数据质量检测方法。
发明内容
本发明为了弥补现有技术的缺陷，提供了一种简单高效的基于数据元智能匹配的数据质量检测方法。
本发明是通过如下技术方案实现的：
一种基于数据元智能匹配的数据质量检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
第一步，进行大数据分析，汇总政务数据中数据元信息，形成标准数据元格式，维护到数据元标准管理***；
第二步，将利用搜索服务器ElasticSearch对数据元进行分词处理，选择需要检测的数据库表；
第三步，录入数据源
通过数据源管理***建立数据源信息，维护需要检测的数据库(前置库，原始库，标准库等)；
第四步，进入任务调度***，实现信息项的自动匹配，匹配完成进入人工补全模块，形成检查实例，执行检查实例并发送检查结果。
所述第一步中，数据元属性主要包含数据元名称，数据类型，数据格式，数据集和数据长度；政务数据元目录包括人员类，机构类，位置类，时间类，公文类，金融类和其它类。
所述第二步中，将数据元核心信息，包括主键和名称，同步到搜索服务器ElasticSearch进行分词处理，分词处理实现步骤如下：
S1.首先将数据提交到ElasticSearch数据库中；
S2.通过分词控制器将对应的语句分词，将其权重和分词结果一并存入数据库；
S3.当用户搜索数据时候根据权重将搜索结果进行排名与打分，并将返回结果呈现给用户。
为了保证中英文情况下的正常匹配，所述步骤S2中，使用中文分词插件对标准数据元中文名称进行分词，构建中文字典；使用英文分词插件对标准数据元中英文名称进行分词，构建英文字典。
所述第四步中，通过数据源管理***选择需要检测的数据库表，并维护需要检验的字段，保存进入自动调度任务查询库表中标记的字段，并根据字段的中英文名称检索列出关联的数据元信息，形成检测示例预案；
预案完成后进行人工审核补全，进一步验证***检测的准确性，对错误进行修正，并积累优化检测***，验证完成后提交检测报告；
提交检测报告后进入任务列表，设置增量/全量检测，执行任务开始调度任务实例，任务检测完成后发出消提醒息。
为了实现多任务的负载均衡，所述第四步中，任务管理采用轻量级分布式任务的处理方案，包括调度中心和执行器；任务调度采用中心式设计，基于集群Quartz实现并支持集群部署，执行器支持集群部署；
所述调度中心持有所有的检测任务和执行器；路由方式包含选择第一个，最后一个，轮询和故障转等，一个任务配置一种路由方式；执行任务时按照配置的路由方式分发给任意一个执行器；
所述执行器周期性的自动注册到调度中心，调度中心自动发现注册的任务并触发执行，同时调度中心支持手动录入执行器地址。
所述执行器采用集群部署，支持弹性扩容处理；当有新的执行器上线或者下线时，下次调度时将会重新分配任务；分布式集群部署能够降低单台服务器硬件需求和服务器的压力，同时可以避免某个服务器出现问题后不影响数据质量的检测。
所述第四步中，通过数据元属性匹配数据集，数据格式和/或长度类型的校验，将检验不通过的数据记录到excel文件，并上传到文件服务器，将文件信息持久化到数据库，文件支持下载或推送到数据管理部门；设置增量检测，数据修改后重新进入检测，实现数据质量的实时报告。
本发明的有益效果是：该基于数据元智能匹配的数据质量检测方法，能够有效降低政务数据质量管理成本，提高数据质量问题反馈的效率，从而更好的管理和应用数据，提高了数据的应用价值，适宜推广应用。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
附图1为本发明基于数据元智能匹配的数据质量检测方法示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好的理解本发明中的技术方案，下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚，完整的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
该基于数据元智能匹配的数据质量检测方法，包括以下步骤：
第一步，进行大数据分析，汇总政务数据中数据元信息，形成标准数据元格式，维护到数据元标准管理***；
数据元也称为数据元素，是用一组属性描述其定义、标识、表示和允许值的数据单元，在一定语境下，通常用于构建一个语义正确、独立且无歧义的特定概念语义的信息单元。数据元可以理解为数据的基本单元，将若干具有相关性的数据元按一定的次序组成一个整体结构即为数据模型。
通过对政府大数据的梳理积累，字段汇总，将字段的属性总结形成统一的标准，这个过程需要不断的反复验证积累和不断的丰富迭代，是知识库形成的过程，建立健全标准，统一维护到数据元标准***，将数据元归类持久化，方便后期维护整理。
第二步，将利用搜索服务器ElasticSearch对数据元进行分词处理，选择需要检测的数据库表；
第三步，录入数据源
通过数据源管理***建立数据源信息，维护需要检测的数据库(前置库，原始库，标准库等)；
ElasticSearch是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用ElasticSearch的水平伸缩性，能使数据在生产环境变得更有价值。
第四步，进入任务调度***，实现信息项的自动匹配，匹配完成进入人工补全模块，形成检查实例，执行检查实例并发送检查结果。
所述第一步中，数据元属性主要包含数据元名称，数据类型，数据格式，数据集和数据长度；政务数据元目录包括人员类，机构类，位置类，时间类，公文类，金融类和其它类。
所述第二步中，将数据元核心信息，包括主键和名称，同步到搜索服务器ElasticSearch进行分词处理，分词处理实现步骤如下：
S1.首先将数据提交到ElasticSearch数据库中；
S2.通过分词控制器将对应的语句分词，将其权重和分词结果一并存入数据库；
S3.当用户搜索数据时候根据权重将搜索结果进行排名与打分，并将返回结果呈现给用户。
为了保证中英文情况下的正常匹配，所述步骤S2中，使用中文分词插件对标准数据元中文名称进行分词，构建中文字典；使用英文分词插件对标准数据元中英文名称进行分词，构建英文字典。
所述第四步中，通过数据源管理***选择需要检测的数据库表，并维护需要检验的字段，保存进入自动调度任务查询库表中标记的字段，并根据字段的中英文名称检索列出关联的数据元信息，形成检测示例预案；
预案完成后进行人工审核补全，进一步验证***检测的准确性，对错误进行修正，并积累优化检测***，验证完成后提交检测报告；
提交检测报告后进入任务列表，设置增量/全量检测，执行任务开始调度任务实例，任务检测完成后发出消提醒息。
为了实现多任务的负载均衡，所述第四步中，任务管理采用轻量级分布式任务的处理方案，包括调度中心和执行器；任务调度采用中心式设计，基于集群Quartz实现并支持集群部署，执行器支持集群部署；
所述调度中心持有所有的检测任务和执行器；路由方式包含选择第一个，最后一个，轮询和故障转等，一个任务配置一种路由方式；执行任务时按照配置的路由方式分发给任意一个执行器；
所述执行器周期性的自动注册到调度中心，调度中心自动发现注册的任务并触发执行，同时调度中心支持手动录入执行器地址。
所述执行器采用集群部署，支持弹性扩容处理；当有新的执行器上线或者下线时，下次调度时将会重新分配任务；分布式集群部署能够降低单台服务器硬件需求和服务器的压力，同时可以避免某个服务器出现问题后不影响数据质量的检测。
所述第四步中，通过数据元属性匹配数据集，数据格式和/或长度类型的校验，将检验不通过的数据记录到excel文件，并上传到文件服务器，将文件信息持久化到数据库，文件支持下载或推送到数据管理部门；设置增量检测，数据修改后重新进入检测，实现数据质量的实时报告。
以上所述的实施例，只是本发明具体实施方式的一种，本领域的技术人员在本发明技术方案范围内进行的通常变化和替换都应包含在本发明的保护范围内。
Claims (8)
1.一种基于数据元智能匹配的数据质量检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
第一步，进行大数据分析，汇总政务数据中数据元信息，形成标准数据元格式，维护到数据元标准管理***；
第二步，将利用搜索服务器ElasticSearch对数据元进行分词处理，选择需要检测的数据库表；
第三步，录入数据源
通过数据源管理***建立数据源信息，维护需要检测的数据库；
第四步，进入任务调度***，实现信息项的自动匹配，匹配完成进入人工补全模块，形成检查实例，执行检查实例并发送检查结果。
2.根据权利要求1所述的基于数据元智能匹配的数据质量检测方法，其特征在于：所述第一步中，数据元属性主要包含数据元名称，数据类型，数据格式，数据集和数据长度；政务数据元目录包括人员类，机构类，位置类，时间类，公文类，金融类和其它类。
3.根据权利要求1所述的基于数据元智能匹配的数据质量检测方法，其特征在于：所述第二步中，将数据元核心信息，包括主键和名称，同步到搜索服务器ElasticSearch进行分词处理，分词处理实现步骤如下：
S1.首先将数据提交到ElasticSearch数据库中；
S2.通过分词控制器将对应的语句分词，将其权重和分词结果一并存入数据库；
S3.当用户搜索数据时候根据权重将搜索结果进行排名与打分，并将返回结果呈现给用户。
4.根据权利要求2所述的基于数据元智能匹配的数据质量检测方法，其特征在于：为了保证中英文情况下的正常匹配，所述步骤S2中，使用中文分词插件对标准数据元中文名称进行分词，构建中文字典；使用英文分词插件对标准数据元中英文名称进行分词，构建英文字典。
5.根据权利要求1所述的基于数据元智能匹配的数据质量检测方法，其特征在于：所述第四步中，通过数据源管理***选择需要检测的数据库表，并维护需要检验的字段，保存进入自动调度任务查询库表中标记的字段，并根据字段的中英文名称检索列出关联的数据元信息，形成检测示例预案；
预案完成后进行人工审核补全，进一步验证***检测的准确性，对错误进行修正，并积累优化检测***，验证完成后提交检测报告；
提交检测报告后进入任务列表，设置增量/全量检测，执行任务开始调度任务实例，任务检测完成后发出消提醒息。
6.根据权利要求5所述的基于数据元智能匹配的数据质量检测方法，其特征在于：为了实现多任务的负载均衡，所述第四步中，任务管理采用轻量级分布式任务的处理方案，包括调度中心和执行器；任务调度采用中心式设计，基于集群Quartz实现并支持集群部署，执行器支持集群部署；
所述调度中心持有所有的检测任务和执行器；路由方式包含选择第一个，最后一个，轮询和故障转等，一个任务配置一种路由方式；执行任务时按照配置的路由方式分发给任意一个执行器；
所述执行器周期性的自动注册到调度中心，调度中心自动发现注册的任务并触发执行，同时调度中心支持手动录入执行器地址。
7.根据权利要求6所述的基于数据元智能匹配的数据质量检测方法，其特征在于：所述执行器采用集群部署，支持弹性扩容处理；当有新的执行器上线或者下线时，下次调度时将会重新分配任务。
8.根据权利要求5所述的基于数据元智能匹配的数据质量检测方法，其特征在于：所述第四步中，通过数据元属性匹配数据集，数据格式和/或长度类型的校验，将检验不通过的数据记录到excel文件，并上传到文件服务器，将文件信息持久化到数据库，文件支持下载或推送到数据管理部门；
设置增量检测，数据修改后重新进入检测，实现数据质量的实时报告。
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