ReiKing数据治理平台

统一数据视图记录了业务主题统一数据视图。表T1是业务主题的统一基本信息；表T2是业务主题的统一业务信息表，其中关联字段和表T1关联；表T3、T4是业务的其他信息表，其中关联字段和表T1关联。
    主要包括如下功能：

字典表/代码表统一
统一结构
统一数据
完善数据
数据质量管理
差错数据发现
审核流程管理、差错数据审核
数据转换/清洗
业务数据视图统一
数据转换
主外键统一
格式统一
数据双向一致性

    2、数据质量管理

     数据质量管理包括异常数据的发现、异常数据的审核、异常数据的转换和清洗等。

    异常数据的发现根据可视化配置差错数据探测规则，发现并记录差错数据及相应的差错原因。差错规则包括格式匹配问题、内容为空、重复记录、不在范围内、业务逻辑不合理等。异常数据的发现可以在数据加工前进行，也可以在数据加工的过程中进行，还可以在数据加工完成后进行。

    如上，ReiKing提供数据质量管理功能，用于实现数据质量规则的定义、数据质量的探测、差错数据的记录及处理、数据质量分析、数据的审核等处理。ReiKing提供工具可视化配置定义数据质量探测规则，包括唯一性、有效性、参照性等规则的定义。 差错规则用于定义差错数据发现逻辑，包括：格式匹配检查、内容为空检查、重复记录检查、范围内检查、表表外键关联检查、逻辑检查、组合检查、自定义检查等

    通过Web等方式可视化审核差错数据，可以修改差错数据，审核确认后可以将修改数据传输到源或目标方。
    ReiKing提供数据加工和异常数据处理一体化机制。在同一个数据加工服务中，可以可视化配置数据转换加工、异常数据发现、异常数据清洗。既可以仅发现并记录异常数据，也可以边加工边发现并记录异常数据，还可以便加工边发现异常数据后就立即处理的策略。

    3、数据服务管理

    提供可视化配置的、授权的数据目录和数据服务资源供不同系统通过Web Service、API、事件触发等方式共享使用。提供数据服务的全生命周期的管理，实现对数据服务在配置、部署、运行、共享调用等不同阶段的管理；提供安全授权认证管理，确保共享的数据目录或数据服务是经过授权的、是安全的。

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