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数据治理是程序员在学习大数据技术应用的时候需要重点掌握的一个数据处理方法，今天我们就通过案例分析来了解一下，数据质量与数据生命周期管理方法。
1、数据质量
保障数据质量，可以从事前、事中、事后入手。事前，我们可以通过制定每份数据的数据质量监控规则，越重要的数据对应的监控规则应该越多;事中，通过监控和影响数据生产过程，对不符合质量要求的数据进行干预，使其不影响下流数据的质量;事后，通过对数据质量情况进行分析和打分，将一些不足和改进反馈数据监控体系，推动整体的数据质量提升。
2、数据生命周期管理
出于成本等因素的考虑，在大数据平台上我们依然需要对数据生命周期进行管理。根据使用频率将数据分为冰、冷、温、热四类。一个合理的数据生命周期管理要保证温热数据占整个数据体系大部分;同时为了保障数据资产的完整性，对于重要的基础数据会长久保留。
对于数据中间计算过程数据，在保障满足绝大部分应用访问历史数据需要的前提下，缩短数据保留周期，有助于降低存储成本;后一点值得注意的是，冷备已经成为历史，在大数据平台下不需要单独的冷备设备。
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2025-02-12
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