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行业领域

高技术服务业

需求背景

根据数据交易业务需求，针对多种类型的数据产品的不同特点，灵活、安全接入被检测数据源，构建数据质量检测评估模型，定义数据质量检测方法，实时、在线执行多点监测、多模型质检方案，支持多质量维度、多规则设置、并发和串行处理，覆盖PB级数据规模，实时可视化呈现质检结果，输出图文并茂的质量检查结果及分析诊断报告。要求报告的准确性、效率、分析深度明显优于人工

需解决的主要技术难题

数据质量智能评估需要解决的主要技术难题包括：

1. 数据清洗和预处理：数据通常存在缺失值、异常值、重复值等问题，需要开发算法来自动识别和处理这些问题，以确保数据的准确性和完整性。

2. 数据集成和匹配：当数据来自不同的源头时，需要解决数据集成和匹配的问题。这包括解决数据模式不一致、数据格式不同、数据语义不同等问题，以确保数据的一致性和可比性。

3. 数据质量度量和评估：需要开发算法和模型来度量数据的质量，并进行评估。这包括评估数据的准确性、完整性、一致性、时效性等方面的质量指标。

4. 异常检测和纠正：需要开发算法来检测和纠正数据中的异常值和错误。这包括使用统计方法、机器学习方法等来识别和修复异常数据。

5. 数据质量监控和反馈：需要开发监控系统来实时监测数据质量，并及时反馈给数据提供方。这包括设置阈值、报警机制等，以确保数据质量的持续改进和维护。

6. 数据隐私和安全：在进行数据质量评估时，需要保护数据的隐私和安全。这包括数据加密、访问控制、数据脱敏等技术的应用，以确保数据的安全性和保密性。

7. 大规模数据处理和性能优化：随着数据规模的增大，数据质量评估需要处理大规模的数据。因此，需要开发高效的算法和系统，以提高数据处理的性能和效率。

8. 可解释性和可信度：数据质量评估的结果需要具有可解释性和可信度，以便用户能够理解和信任评估结果。这包括开发可解释的评估模型、提供评估结果的可视化等技术手段。

期望实现的主要技术目标

数据需求方在考察数据提供方数据时，缺乏客观准确的质量评价手段，若有一套可靠、安全、高效的评估工具，可以有效解决数据交易中互信难的问题，节约沟通成本。

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