ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
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> 2026 > 1期 > 信息:理论与观点
面向大数据治理的质量管理与异常检测融合方法探究
乙安顺
【
摘要
】
在新质生产力的推动下
,
大数据已成为社会发展的核心驱动力
。
数据质量管理与异常检测作为保障数据可信性与可
用性的关键技术,对提升数据价值具有重要意义。本文基于大数据视角,系统梳理数据质量管理与异常检测的研究现状与关键技术,提出二者联合应用的原理,构建了从数据源头到应用端的全流程质量控制机制。研究结果表明:该融合机制能显著提升数据准确性,有效识别并处理数据异常,降低因数据质量引发的决策风险,为构建可靠、安全的大数据治理环境提供可行的技术路径。
【关键字】
大数据;数据质量管理;异常检测技术
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