睿鉴围绕数据真实性、准确性、唯一性、完整性、一致性、关联性、等一系列数据质量指标建立规则，构建质量方案，进行数据质量核查、度量、监控、预警，生成质量报告，帮助信息化部门改进数据质量，提升数据应用价值。
系统提供丰富的扩展点：质量规则、评价算法、脚本嵌入等层面都充分考虑二次开发的扩展需求，以满足特定场景需求的二次开发需要。系统从配置、调度、监控各个环节都提供Rest接口，方便第三方深度集成
对每次质量检测都可以从问题严重程度、规则类型分布、质量趋势等多个纬度进行质量分析，并结合质量规则的权重进行综合评分，给出质量分析报告，有效帮助用户提升数据质量
支持数据质量检查方案的定义和管理，包括检查范围、检查时间、检查规则、评分规则等。调度模式支持手工调度和自动调度，任务调度实时监控，质检结论实时生成、快速掌握
用户可灵活自定义质量规则的问题级别、评分权重，满足不同领域、不同场景对不同质量检查维度的侧重评估，从而根据权重、级别等给出更切合实际的综合质量评估报告
系统提供引用完整性检查、规范性检查、逻辑性检查、重复性检查、值域、空值检查等多种数据检查规则定义，基于可视化实现、零编码下的质量配置模式，支撑全方位数据质检监测保障
针对某一个检测任务的数据质量趋势进行智能化分析，通过对多批次历史检测任务趋势分析展示数据质量趋势
可对某一批次的检测任务按配置权重进行数据质量评分，以直观的形式展示数据存在的质量问题
基于不同数据内容的多种质量检测规则配置管理，检测权重及相关的检测调度等，实现数据检测按不同调度模式自动化执行任务
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