这个原型项目是一个数据质量管理系统，旨在提升企业数据的准确性、完整性和一致性，以支持更有效的数据分析和决策制定。以下是对该项目的简洁介绍：
原型介绍
这是一个数据质量管理系统的原型设计，由李必河设计，包含33个页面，覆盖了数据质量的多个管理维度。
原型文档包含内容
文档包含了以下内容：
质量规则管理：包括规则的新增、类型新增、详情界面等。
质量需求管理：涉及需求的收集和管理。
问题数据管理：包括问题数据的识别和管理。
整改审核：对数据质量问题的整改和审核流程。
数据质量智能探索：提供数据质量的智能分析和探索功能。
数据质量统计分析：提供数据质量的统计和分析工具。
数据质量测评管理：包括测评任务的管理、分析等。
数据标准管理：涉及数据标准的设定和管理。
所属行业
该系统适用于需要严格数据管理的行业，如金融、医疗、电信等，这些行业对数据的准确性和安全性要求极高。
解决的痛点或目标
提高数据质量，减少因数据错误导致的决策失误。
优化数据管理流程，提升数据使用的效率。
通过智能探索和分析，发现数据中的潜在问题和价值。
核心功能模块介绍
质量规则管理：允许用户定义和管理数据质量规则，确保数据符合预设标准。
质量需求管理：帮助用户收集和跟踪数据质量需求，以指导数据质量管理工作。
问题数据管理：识别和处理数据中的问题，如缺失值、异常值等。
整改审核：对数据质量问题进行整改，并进行审核确认。
数据质量智能探索：利用智能算法探索数据中的模式和异常，辅助决策。
数据质量统计分析：提供统计工具，帮助用户分析数据质量。
数据质量测评管理：管理和执行数据质量测评任务，监控数据质量。
数据标准管理：设定和管理数据标准，确保数据的一致性和合规性。质量规则管理
合计33个页面
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