1）數據量大且混亂、數據質量參差不齊；

2）整體概括信息缺乏，度量信息如最大值、最小值、平均值、匯總值、方差、中位數等，維度信息如枚舉值分布等，均不能直接對用戶可見；

3）元數據管理不完善，如表名稱備注、字段類型、描述不準確、口徑未統一等存在元數據管理混亂或缺失的情況。

而以上問題，通過數據探查就能得到有效解決。

數據探查是數據開發的基礎，是保障數據質量非常重要的一步。如果沒有數據探查，數據分析師就會在數據管理類項目頻繁反復地進行重復的工作，對項目開發、運維來講都是低質量低效率的行為，同時也在拖延項目周期。

數據探查可通過自動化的手段分析數據內容、背景、結構、路徑等信息，檢查數據成分、數據關系及數據格式等是否存在問題。通過精準識別數據轉化機制、建立數據有效性及準確性規則、校驗數據間依賴性的過程，幫助企業全面剖析數據，并確定這些數據可用性。

數據探查可以幫助企業完善對數據的認識，避免由于不夠了解數據而遺漏場景，做好提前預防，從而提高數據質量，把控數據來源，減少返工，常見的場景有：

1）字段標簽分析：在沒有字段注釋的情況下，通過對字段值進行剖析，識別出該字段所描述的內容，提高數據的可讀性和解釋性，為后續的數據分析和決策提供有力支持。

 2）數據間關系剖析：發現主、外鍵字段，揭示數據之間的相互關系和依賴性，分析字段中有多少重復值，重復值影響的行數等。幫助我們發現數據中的隱藏模式、群體結構和網絡連接，從而更好地理解數據的復雜性和互動性，協助業務人員在決策制定和業務優化中做出更準確的判斷。

3）字段值深度洞察：通過分析計算字段的數據類型、空值、唯一值、平均值、標準差、方差等數據分布情況，對數據進行更深入的洞察，提升數據質量，為數據清洗和預處理提供指導，幫助業務人員提高數據清洗和加工效率，讓數據分析做到開箱即可拿到高質量數據。

傳統方法下，數據探查過程的過濾、替換、合并等操作都是獨立的單一模型，步驟之間沒有進行融合，需要分別對數據進行處理，且各模型和方法具有不同的使用模式和接口，難以結合使用。另外，傳統方法對于文本類字段較少涉及，導致在對數據描述內容不了解的情況下難以進行更深入的數據分析。

因此，我們需要一種更加綜合和靈活的數據探查方法，能夠同時針對不同類型的數據進行處理分析，Tempo數據治理平臺的數據探查功能可以滿足這個需求，只需要簡單3步，就能幫助數據團隊了解數據特征和規律，為后續的數據處理和分析工作提供依據和支持。

△數據探查算法邏輯框架圖

第一步：從表、字段以及字段值三個維度多數據源進行統計分析，包括：總量、空值唯一值、重復值、時間、增量等；

第二步：通過正則表達式、機器學習算法等方法對數據內容進行洞察分析，包括實體、事件等屬性的識別；

第三步：綜合前兩步所得屬性，采用大數據挖掘及人工智能算法進行業務建模，快速實現從人工經驗向自動化、智能化的跳變，加速企業數據質量核查與管理。

Tempo數據治理平臺的數據探查功能在某煤炭企業中得到了應用，通過數據治理和數據中臺項目中的mt_csms（煤炭銷售管理系統）、mt_erp（電子采購平臺系統）、mt_hrs（人力資源系統）三個業務系統中的驗證，得到的驗證結果如下：

Tempo數據治理平臺還能進行數據結構探查，數據內容探查及數據關系探查，可以幫助數據分析團隊更深入理解數據集，揭示數據的內在特征和規律，并提供數據驅動的決策支持。

? 數據結構探查：可以了解數據在內存中的組織方式，從而更好地設計算法和優化數據處理流程。

? 數據內容探查：使數據分析團隊能夠發現數據的分布、異常和趨勢，幫助識別數據質量問題、處理缺失值和異常值以及改進數據預處理過程。

? 數據關系探查：揭示了特征之間的關系和相互作用，幫助企業挖掘出隱藏的模式、找到關鍵特征和構建更準確的預測模型。

通過數據探查，可以為企業提供了對數據的直觀認識，減少對主觀假設的依賴，使數據分析和決策更加可靠和可信，及早防控風險，并有效利用數據資源，為業務決策、產品優化和創新提供有力的支持。