面向大数据治理的质量管理与异常检测融合方法探究

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。

关键词

大数据 / 数据质量管理 / 异常检测技术