规则模型与运行配置
为数据质量标准制定规格参数，配置校验规则模型。支持对准确性、完备性、唯一性、一致性、合规性等维度分别定义校验规则，灵活配置运行参数，实现质量标准的规格化管理。
覆盖数据质量「定义 → 监控 → 报警 → 处理 → 改进 → 追踪」全流程闭环
为数据质量标准制定规格参数，配置校验规则模型。支持对准确性、完备性、唯一性、一致性、合规性等维度分别定义校验规则，灵活配置运行参数，实现质量标准的规格化管理。
按配置的规则模型持续监控数据质量状况，分析审核数据质量，识别数据异常。对存在特定范式的字段信息，可通过特定 SQL 和正则表达式书写规则进行针对性核验。
当数据质量规则被触发时及时报警预警。例如某一产品信息在主数据中已关闭但业务系统仍存在时，平台根据设定规则进行校验，发出提醒或预警，追踪问题数据至根因。
对于各类存在特定范式的字段信息，可通过多种语言书写的规则（特定 SQL、正则表达式等）进行针对性核验，帮助管理人员评断违规操作情况，有效确保流程和数据的规范性。
基于监控结果与问题处理反馈，持续优化规则模型。调整校验阈值、完善规则覆盖范围，让质量规则随业务变化不断进化，形成「发现问题 → 优化规则 → 预防再犯」的正向循环。
对数据质量变化趋势进行持续性追踪，记录质量指标的波动与改善情况。为管理层提供数据资产质量全景视图，支撑数据治理成效评估与持续改进决策。
对采集到的数据质量结果进行分析审核，从维度、业务域、系统来源等多角度评估数据质量状况。输出质量分析报告，帮助决策者了解数据资产质量概貌与薄弱环节。
依托平台数据标准管理模块，质量规则与数据标准（参考数据、主数据标准、逻辑/物理模型标准、公共代码与编码标准等）联动，从标准定义阶段即嵌入质量校验，实现「标准即规则」。
依托平台流程配置管理模块，可视化自定义质量问题的审核、响应、处理流程。从问题发现到责任人分配、整改确认、归档跟踪，全程标准化、流程化，确保每个问题都有记录、有处理、有闭环。
•分层建模架构：采用ODS（操作数据存储层）→ DWD（数据明细层）→ DWS（数据汇总层）→ ADS（应用数据层）的四层模型架构，支撑高内聚、低耦合的企业级数据模型。
•主题域划分：按业务领域（物料、营销、财务、人力、客户等）划分主题域，实现从业务到技术的有效对齐。
在BI项目各阶段嵌入数据标准制定、质量探查、血缘追踪、主数据识别等治理动作，使83%的项目在交付时同步具备基础数据资产目录与质量报告。
通过治理成效度量仪表盘，量化呈现主数据覆盖率、指标复用率、问题闭环率等12项核心治理健康度指标，实现治理价值的可计量、可归因、可对比。这些度量指标不仅是面向管理者的可视化看板，更是面向AI的可编程治理接口，为模型训练、实时决策与自动化运维提供动态的数据健康度评分与治理优先级信号。
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