基于大数据中台的江苏数据质量管理实践

随着数字化转型的不断深入，江苏省在推进政务数据整合与共享的过程中，对数据质量提出了更高要求。大数据中台作为支撑数据统一管理与服务的重要平台，成为提升数据质量的关键技术手段。

在江苏省的数据治理实践中，大数据中台通过构建统一的数据标准、数据清洗规则和数据校验机制，有效提升了数据的一致性、准确性和完整性。例如，采用ETL（Extract, Transform, Load）工具对多源异构数据进行抽取、转换和加载，确保数据在不同系统间的无缝对接。

以下是一个简单的Python代码示例，用于展示如何利用Pandas库对数据进行初步的质量检查：

    import pandas as pd

    # 加载数据
    df = pd.read_csv('data.csv')

    # 检查缺失值
    missing_values = df.isnull().sum()
    print("缺失值统计：", missing_values)

    # 检查重复记录
    duplicate_rows = df.duplicated().sum()
    print("重复记录数：", duplicate_rows)

    # 数据类型检查
    data_types = df.dtypes
    print("数据类型：", data_types)
    

该代码可用于初步识别数据质量问题，为后续数据清洗提供依据。通过大数据中台的集中管理和自动化处理能力，江苏省实现了数据质量的持续监控与优化，为智慧城市建设提供了坚实的数据基础。