一种多维异构数据的数据质量检测方法及装置与流程

[0001]
本申请实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种多维异构数据的数据质量检测方法及装置。


背景技术：

[0002]
城市多维感知数据逐渐成为城市基础数据来源。但目前城市管理部门为了不同业务建立了众多烟囱式系统，这类系统都有自己的存储设备和it设备，以及独立的管理工具和数据库，不同的系统不能共享资源，不能交互和访问，形成了资源孤岛和信息孤岛。并且不同数据之间由于使用场景的不同，其数据标准也并不相同，不能够有效可控的对其进行数据管理。因此，设计一种能够接入多维数据信息以及对其进行管理的方法成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。


技术实现要素：

[0003]
本申请实施例提供一种多维异构数据的数据质量检测方法及装置，能够通过建立数据质量检查规则对接收到不同数据源的资源数据进行标准化处理，对不同网域、业务域的异构数据孤岛标准化处理，实现管理部门对数据入网的精细化管理，为视频大数据应用场景快速准备可用、可信、可靠、安全的数据。
[0004]
在第一方面，本申请实施例提供了一种多维异构数据的数据质量检测方法，包括：
[0005]
接收不同数据源传输的资源数据，所述资源数据包括基础设备数据、人口数据、物流数据和轨迹类数据；
[0006]
按照预设数据表对所述资源数据进行数据转换补全以得到补全资源数据，在所述进行数据转换补全过程中将所述基础设备数据、物流数据、轨迹类数据与人口数据进行融合处理以进行数据补全；
[0007]
按照预设数据质量规则对所述补全资源数据进行数据质量探查以判断所述补全资源数据是否满足预设质量要求；
[0008]
对满足预设质量要求的补全资源数据进行数据存储。
[0009]
进一步的，在所述对满足预设质量要求的补全资源数据进行数据存储之后，还包括：
[0010]
对不满足预设质量要求的补全资源数据进行告警操作。
[0011]
进一步的，在所述接收不同数据源传输的资源数据之前，还包括：
[0012]
对接入前的不同数据源传输的资源数据进行数据探查，所述数据探查包括空值率探查、枚举值探查和数据分布探查。
[0013]
进一步的，所述按照预设数据质量规则对所述补全资源数据进行数据质量探查，包括：
[0014]
按照预设数据质量规则对所述补全资源数据进行数据探查，所述预设数据质量规则包括数据字段规则、设备建档信息校验规则和视频图片质量规则中的一种或多种。
[0015]
进一步的，所述按照预设数据质量规则对所述补全资源数据进行数据质量探查，包括：
[0016]
依照不同的补全资源数据配置不同的预设数据质量规则来进行数据质量探查。
[0017]
进一步的，在所述对满足预设质量要求的补全资源数据进行数据存储之后，还包括：
[0018]
对进行数据存储后的补全资源数据进行周期性质量分析得到对应的质量报表，并对所述质量报表进行显示。
[0019]
进一步的，所述轨迹类数据包括人脸抓拍数据、卡口过车数据、视频门禁数据、视频结构化数据、电围数据、wifi数据中的一种或多种；
[0020]
在所述接收不同数据源传输的资源数据，所述资源数据包括基础设备数据、人口数据、物流数据和轨迹类数据之后，还包括：
[0021]
将所述人脸抓拍数据、卡口过车数据、视频门禁数据、视频结构化数据、电围数据、wifi数据推送至卡夫卡队列以进行数据的实时探查。
[0022]
进一步的，所述按照预设数据表对所述资源数据进行数据转换补全以得到补全资源数据，在所述进行数据转换补全过程中将所述基础设备数据、物流数据、轨迹类数据与人口数据进行融合处理以进行数据补全，包括：
[0023]
对所述资源数据进行数据提取并将提取后的数据填充至预设数据表；
[0024]
判断进行填充后的预设数据表中是否存在缺失数据类型，如果是，根据所述缺失数据类型调取对应的资源数据以对相应的资源数据进行进一步识别；
[0025]
对相应的资源数据进行识别以得到对应的位置信息和/或身份信息；
[0026]
根据所述位置信息和/或身份信息对预设数据表中缺失数据类型进行数据补全以得到补全资源数据。
[0027]
进一步的，所述身份信息通过如下步骤获取得到：
[0028]
对人脸抓拍数据中的人脸信息进行提取，并调用对应的身份识别模块来对所述人脸信息进行识别以得到对应的身份信息；或，
[0029]
对卡口过车数据中的车辆信息进行提取，并根据所述车辆信息提取对应的身份信息，所述身份信息包括驾驶员信息或者车主信息；或，
[0030]
通过wifi数据获取对应的手机信息，并根据所述手机信息提取手机号或者mac地址，根据所述手机号或者mac地址确定机主的身份信息。
[0031]
在第二方面，本申请实施例提供了一种多维异构数据的数据质量检测装置，包括：
[0032]
接收模块：用于接收不同数据源传输的资源数据，所述资源数据包括基础设备数据、人口数据、物流数据和轨迹类数据；
[0033]
转换模块：用于按照预设数据表对所述资源数据进行数据转换补全以得到补全资源数据，在所述进行数据转换补全过程中将所述基础设备数据、物流数据、轨迹类数据与人口数据进行融合处理以进行数据补全；
[0034]
数据探查模块：按照预设数据质量规则对所述补全资源数据进行数据质量探查以判断所述补全资源数据是否满足预设质量要求；
[0035]
数据存储模块：用于对满足预设质量要求的补全资源数据进行数据存储。
[0036]
在第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：
[0037]
存储器以及一个或多个处理器；
[0038]
所述存储器，用于存储一个或多个程序；
[0039]
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的多维异构数据的数据质量检测方法。
[0040]
在第四方面，本申请实施例提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如第一方面所述的多维异构数据的数据质量检测方法。
[0041]
本申请实施例通过建立数据质量检查规则对接收到不同数据源的资源数据进行标准化处理，对处于不同网域、业务域的异构数据进行标准化处理；并通过调用不同的处理接口对获取到的资源数据进行进一步的识别以实现数据的补全，并通过对补全后的数据进行质量检测来判断是否对其进行数据存储或告警，通过本申请实施例的方案实现管理部门对数据入网的精细化管理，为视频大数据应用场景快速准备可用、可信、可靠、安全的数据。
附图说明
[0042]
图1是本申请实施例提供的一种多维异构数据的数据质量检测方法的流程图；
[0043]
图2是本申请实施例提供的通用的数据探查报告示例图
[0044]
图3是本申请实施例提供的进行数据补全的流程示意图；
[0045]
图4是本申请实施例提供的视频监控规则集的页面显示示意图；
[0046]
图5是是本申请实施例提供的质量任务管理的页面显示示意图；
[0047]
图6是本申请实施例提供的一种多维异构数据的数据质量检测装置的结构示意图；
[0048]
图7是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0049]
为了使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本申请具体实施例作进一步的详细描述。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部内容。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作(或步骤)描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。
[0050]
目前城市管理部门为了不同业务建立了众多烟囱式系统，这类系统都有自己的存储设备和it设备，以及独立的管理工具和数据库，不同的系统不能共享资源，不能交互和访问，形成了资源孤岛和信息孤岛。并且不同数据之间由于使用场景的不同，其数据标准也并不相同，不能够有效可控的对其进行数据管理。基于此，本申请实施例通过建立数据质量检查规则对接收到不同数据源的资源数据进行标准化处理，对处于不同网域、业务域的异构数据进行标准化处理；并通过调用不同的处理接口对获取到的资源数据进行进一步的识别以实现数据的补全，并通过对补全后的数据进行质量检测来判断是否对其进行数据存储或
告警，通过本申请实施例的方案实现管理部门对数据入网的精细化管理，为视频大数据应用场景快速准备可用、可信、可靠、安全的数据。
[0051]
图1给出了本申请实施例提供的一种多维异构数据的数据质量检测方法的流程图，本实施例中提供的多维异构数据的数据质量检测方法可以由多维异构数据的数据质量检测设备执行，该多维异构数据的数据质量检测设备可以通过软件和/或硬件的方式实现，该多维异构数据的数据质量检测设备可以是两个或多个物理实体构成，也可以是一个物理实体构成。一般而言，该多维异构数据的数据质量检测设备可以是电脑，手机，平板或后台服务器等。
[0052]
下述以后台服务器为执行多维异构数据的数据质量检测方法的设备为例，进行描述。参照图1，该多维异构数据的数据质量检测方法具体包括：
[0053]
s101：接收不同数据源传输的资源数据，所述资源数据包括基础设备数据、人口数据、物流数据和轨迹类数据。
[0054]
由于目前业务数据分布相对较为分散，不同业务系统之间信息相对孤立；使得在进行更进一步的业务开发时，没有办法快速接入可靠全面的数据，进而增加了后续开发系统数据接入的难度。因此，本步骤主要通过对接不同的业务系统来获取到对应的数据，然后对上述数据进行融合处理。比如，对接的业务系统有公安摄像系统、物流系统、公安身份系统等来获取对应的资源数据。
[0055]
更为优选的，在所述接收不同数据源传输的资源数据之前，还包括：
[0056]
对接入前的不同数据源传输的资源数据进行数据探查，所述数据探查包括空值率探查、枚举值探查和数据分布探查。
[0057]
上述也即是为了保证后续数据处理方便进行接入前探查，接入前探查可以直接对接多种数据源，实现数据源连通性，取样探查，字典分布探查，数据分布探查，单个字段数据分布探查等。其主要是对于一些基础数据信息，如数据是否有空值以及数据分布等内容进行探查。具体实施时，接入前探查主要是基于jupyter notebook来实现的，且针对不同数据源开发了通用的数据探查工具(包括获取样例数据，给出字段数，字段类型，空值率，值示例等)。对其进行接入前探查之后，可以得到对应的通用的数据探查报告示例，如图2所示，图2是本申请实施例提供的通用的数据探查报告示例图。通过阅读对应的探查报告，知晓探查的数据源的数据质量情况，通过图2可以确定对应的数据信息、变量类型以及对应的告警数据等。
[0058]
s102：按照预设数据表对所述资源数据进行数据转换补全以得到补全资源数据，在所述进行数据转换补全过程中将所述基础设备数据、物流数据、轨迹类数据与人口数据进行融合处理以进行数据补全。
[0059]
本步骤主要是为了获取得到标准的数据内容，由于对接不同的业务系统得到的数据类型千差万别，因此通过设置相应的数据标准规范将所有的数据进行统一整理，比如将轨迹类数据与基础设备数据和人口数据进行融合，进而使得得到的数据与人进行关联。将获取到的数据转换为标准数据结构，针对缺失的数据进行补充，从其他属性数据来进行提取实现数据补全。
[0060]
更为优选的，图3是本申请实施例提供的进行数据补全的流程示意图，如图3所示，步骤s102包括：
[0061]
s102a：对所述资源数据进行数据提取并将提取后的数据填充至预设数据表；
[0062]
s102b：判断进行填充后的预设数据表中是否存在缺失数据类型，如果是，根据所述缺失数据类型调取对应的资源数据以对相应的资源数据进行进一步识别；
[0063]
s102c：对相应的资源数据进行识别以得到对应的位置信息和/或身份信息；
[0064]
s102d：根据所述位置信息和/或身份信息对预设数据表中缺失数据类型进行数据补全以得到补全资源数据。
[0065]
在本申请实施例中基础设备数据定义了字段属性、属性必填、属性取值范围、基础数据关联信息等；当识别到对应的属性缺失时，可以根据需求对相应的数据进行补全。
[0066]
上述步骤主要是为了实现数据转换与数据补全，因为在进行数据填充过程中，可能会存在数据缺失的问题，比如在进行信息获取时，只能够获取到人的身份证号信息，而没有人脸信息以及人的位置信息等，此时可以调用身份识别接口来调取用户的身份证相关信息，并通过身份证号得到的对应的人脸信息，因为在公安系统中一般都保存有身份证号、住址信息和人脸图像信息等，通过调用相应的接口来实现信息补全。同样的，当此时数据只有人脸数据而没有身份证号信息时，也可以通过调用相应的接口来获取身份证号信息来完成信息的补全。
[0067]
更为优选的，所述身份信息通过如下步骤获取得到：
[0068]
对人脸抓拍数据中的人脸信息进行提取，并调用对应的身份识别模块来对所述人脸信息进行识别以得到对应的身份信息；或，
[0069]
对卡口过车数据中的车辆信息进行提取，并根据所述车辆信息提取对应的身份信息，所述身份信息包括驾驶员信息或者车主信息；或，
[0070]
通过wifi数据获取对应的手机信息，并根据所述手机信息提取手机号或者mac地址，根据所述手机号或者mac地址确定机主的身份信息。
[0071]
将所有的信息都与身份信息也即是人进行关联，除了可以通过人脸识别之外，还可以进一步的获取对应的上报设备的信息，比如可以查看对应的设备安装位置，该设备所述区、街道等，最后进一步确定位置的经纬度；将上述信息存储为位置信息。具体的，当没有位置信息，根据设备信息来确定对应的位置信息；通过读取基础设备数据调取对应基础设备数据的位置信息，根据位置信息确定具体区域、街道、经纬度信息。
[0072]
本申请实施例中更为优选的，所述轨迹类数据包括人脸抓拍数据、卡口过车数据、视频门禁数据、视频结构化数据、电围数据、wifi数据中的一种或多种；
[0073]
在所述接收不同数据源传输的资源数据，所述资源数据包括基础设备数据、人口数据、物流数据和轨迹类数据之后，还包括：
[0074]
s1021：将所述人脸抓拍数据、卡口过车数据、视频门禁数据、视频结构化数据、电围数据、wifi数据推送至卡夫卡队列以进行数据的实时探查。
[0075]
在进行实际数据获取过程中，有一些数据是静态数据，比如基础设备数据、人口数据和物流数据等，这些数据并不会实时变化，或者说是在每过一定时间才进行更新，但是有一些数据则不同，比如人脸抓拍数据等，这些是需要实时进行更新，当需要通过摄像头来获取对应的人脸数据时，需要不断的对获取到的图像进行识别，那么对其进行数据探查时，也需要进行实时探查。因此，需要将获取到的数据推送至kafka队列中来进行数据处理，通过将探查的数据源调整为kafka队列进而实现了数据的实时探查。本申请实施例中kafka队列
也即是卡夫卡队列，两者表示相同的含义。
[0076]
s103：按照预设数据质量规则对所述补全资源数据进行数据质量探查以判断所述补全资源数据是否满足预设质量要求。
[0077]
在本申请实施例中，系统内置通用的或者业务定制的质量规则检查函数来进行数据质量检查，如果有数据有国家标准要求或者市级标准要求，那么则采用对应的国家标准或者市级标准要求来进行数据质量检测；如果没有，则可以根据业务需求来定制对应的质量规则。
[0078]
具体的，本申请实施例中可以依照不同的补全资源数据配置不同的预设数据质量规则来进行数据质量探查。针对不同的数据表、不同业务使用场景，创建不同的质量检查规则集。图4是本申请实施例提供的视频监控规则集的页面显示示意图，如图4所示，其是针对人脸抓拍的视频监控设备的基础信息表的规则集示例，具体的可根据设备的属性是一二类点、三类点或内部视频，然后针对不同的场景创建不同的质量检查规则集，然后根据配置的任务执行策略，进行数据质量检查。
[0079]
在实施过程中，可以直接新增规则集，增加规则集时可以增加如下几方面信息：规则集名称、适用场景、数据源类型、数据表、是否统计、维度字段等；通过完善上述信息来实现新增规则集。具体的，在某个规则集中新增规则，可以包括有字段名称、规则模板、规则级别和规则描述等，当涉及到具体的字段匹配校验时，还需要设置起始位置、截取长度和匹配字段等内容。
[0080]
更为优选的，所述按照预设数据质量规则对所述补全资源数据进行数据质量探查，包括：
[0081]
按照预设数据质量规则对所述补全资源数据进行数据探查，所述预设数据质量规则包括数据字段规则、设备建档信息校验规则和视频图片质量规则中的一种或多种。
[0082]
本步骤中采用的是接入中实时探查，在数据采集接入工具dts中，内置数据探查工具，支持实时(flink)和批量探查，实时给出数据质量问题。
[0083]
具体的，加载上述规则前，需要加载系统字典表和行政区划表。数据字段规则包括有非空校验、正则表达式匹配、枚举值校验、维表校验、区间值校验、日期校验、同表字段匹配校验、字段指定位置是常量校验、字段指定位置是属于枚举值校验、字段指定位置符合正则表达式校验、字段唯一性校验、数据类型校验、字符长度校验等，上述规则进行校验完成之后不进行存储，因为为基本的数据质量校验内容，并不涉及到与人或位置相关的数据，因此不对其进行数据存储。除了上述规则外，本申请实施例提及的设备建档信息校验规则包括行政区划校验、警区校验、经纬度校验、父设备校验、设备编码和行政区划相符校验、接入网路和设备编码相符校验、虚拟组织所属业务分组id校验、平台编码前4为与行政区划相符校验、ip+端口唯一性校验等。在进行具体规则设置时，还需要对其规则描述和示例进行设置，比如警区校验，其规则描述和示例为“字段为长度为12的数字，前8位取自摄像机国标编码，后四位是0000。参考范式：省+市+区+基层单位+0000”。对于设备建档信息校验规则完成数据质量检查之后，可以对相应的数据进行信息存储，因为其包含有对应的位置信息可以便于后续利用。除了上述数据字段规则、设备建档信息校验规则，还包括有视频图片质量规则，视频图片质量规则包括有视频编码格式校验、视频码率类型校验、图像分辨率校验和图像帧率校验；通过上述规则来对获取到的视频图像数据进行质量校验，完成对应的规则校
验之后，可以对上述数据进行存储。
[0084]
图5是是本申请实施例提供的质量任务管理的页面显示示意图，如图5所示，在质量检查任务管理中创建质量检查任务，并根据配置的任务执行策略，进行数据质量检查，并将质量检查结果入库或者触发告警。
[0085]
s104：对满足预设质量要求的补全资源数据进行数据存储。
[0086]
当完成对应的质量校验之后，将通过校验的数据进行存储，比如将通过视频图像质量规则和设备建档信息校验规则的数据进行存储，不对通过数据字段规则的数据存储。同时，还可以将质量检查结果入库或触发告警。
[0087]
更为优选的，在所述对满足预设质量要求的补全资源数据进行数据存储之后，还包括：
[0088]
对不满足预设质量要求的补全资源数据进行告警操作。
[0089]
具体的，在步骤s104之后还包括步骤s105：对进行数据存储后的补全资源数据进行周期性质量分析得到对应的质量报表，并对所述质量报表进行显示。
[0090]
除了上述告警以及数据存储之外，还可以对其进行接入后数据质量探查：针对接入的数据进行周期性分析，并给出质量报表，便于运维人员能够及时了解到数据质量情况。
[0091]
本申请实施例针对视频大数据相关基础设备数据、人口数据、物流数据、轨迹类数据形成数据标准及数据质量规则。每种数据标准都有不同场景下使用的数据质量规则。平台提供数据接入、数据质量探查、数据质量检查功能，并针对这些任务进行统一的监控管理。通过上述步骤可构建各个数据之间的关联关系；便于各部门后续进行定制化数据调用。本申请实施例通过建立数据质量检查规则对接收到不同数据源的资源数据进行标准化处理，对处于不同网域、业务域的异构数据进行标准化处理；并通过调用不同的处理接口对获取到的资源数据进行进一步的识别以实现数据的补全，并通过对补全后的数据进行质量检测来判断是否对其进行数据存储或告警，通过本申请实施例的方案实现管理部门对数据入网的精细化管理，为视频大数据应用场景快速准备可用、可信、可靠、安全的数据。
[0092]
在上述实施例的基础上，图6为本申请实施例提供的一种多维异构数据的数据质量检测装置的结构示意图。参考图6，本实施例提供的多维异构数据的数据质量检测装置具体包括：
[0093]
接收模块21：用于接收不同数据源传输的资源数据，所述资源数据包括基础设备数据、人口数据、物流数据和轨迹类数据；
[0094]
转换模块22：用于按照预设数据表对所述资源数据进行数据转换补全以得到补全资源数据，在所述进行数据转换补全过程中将所述基础设备数据、物流数据、轨迹类数据与人口数据进行融合处理以进行数据补全；
[0095]
数据探查模块23：按照预设数据质量规则对所述补全资源数据进行数据质量探查以判断所述补全资源数据是否满足预设质量要求；
[0096]
数据存储模块24：用于对满足预设质量要求的补全资源数据进行数据存储。
[0097]
本申请实施例通过建立数据质量检查规则对接收到不同数据源的资源数据进行标准化处理，对处于不同网域、业务域的异构数据进行标准化处理；并通过调用不同的处理接口对获取到的资源数据进行进一步的识别以实现数据的补全，并通过对补全后的数据进行质量检测来判断是否对其进行数据存储或告警，通过本申请实施例的方案实现管理部门
对数据入网的精细化管理，为视频大数据应用场景快速准备可用、可信、可靠、安全的数据。
[0098]
本申请实施例提供的多维异构数据的数据质量检测装置可以用于执行上述实施例提供的多维异构数据的数据质量检测方法，具备相应的功能和有益效果。
[0099]
图7是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图，参照图7，该电子设备包括：处理器31、存储器32、通信模块33、输入装置34及输出装置35。该电子设备中处理器31的数量可以是一个或者多个，该电子设备中的存储器32的数量可以是一个或者多个。该电子设备的处理器31、存储器32、通信模块33、输入装置34及输出装置35可以通过总线或者其他方式连接。
[0100]
存储器32作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本申请任意实施例所述的多维异构数据的数据质量检测方法对应的程序指令/模块(例如，多维异构数据的数据质量检测装置中的接收模块、转换模块、数据探查模块和数据存储模块)。存储器32可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据设备的使用所创建的数据等。此外，存储器32可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器可进一步包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0101]
通信模块33用于进行数据传输。
[0102]
处理器31通过运行存储在存储器32中的软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的多维异构数据的数据质量检测方法。
[0103]
输入装置34可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置35可包括显示屏等显示设备。
[0104]
上述提供的电子设备可用于执行上述实施例提供的多维异构数据的数据质量检测方法，具备相应的功能和有益效果。
[0105]
本申请实施例还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器31执行时用于执行一种多维异构数据的数据质量检测方法，该多维异构数据的数据质量检测方法包括：
[0106]
接收不同数据源传输的资源数据，所述资源数据包括基础设备数据、人口数据、物流数据和轨迹类数据；
[0107]
按照预设数据表对所述资源数据进行数据转换补全以得到补全资源数据，在所述进行数据转换补全过程中将所述基础设备数据、物流数据、轨迹类数据与人口数据进行融合处理以进行数据补全；
[0108]
按照预设数据质量规则对所述补全资源数据进行数据质量探查以判断所述补全资源数据是否满足预设质量要求；
[0109]
对满足预设质量要求的补全资源数据进行数据存储。
[0110]
存储介质——任何的各种类型的存储器设备或存储设备。术语“存储介质”旨在包括：安装介质，例如cd-rom、软盘或磁带装置；计算机系统存储器或随机存取存储器，诸如dram、ddr ram、sram、edo ram，兰巴斯(rambus)ram等；非易失性存储器，诸如闪存、磁介质(例如硬盘或光存储)；寄存器或其它相似类型的存储器元件等。存储介质可以还包括其它
类型的存储器或其组合。另外，存储介质可以位于程序在其中被执行的第一计算机系统中，或者可以位于不同的第二计算机系统中，第二计算机系统通过网络(诸如因特网)连接到第一计算机系统。第二计算机系统可以提供程序指令给第一计算机用于执行。术语“存储介质”可以包括驻留在不同位置中(例如在通过网络连接的不同计算机系统中)的两个或更多存储介质。存储介质可以存储可由一个或多个处理器31执行的程序指令(例如具体实现为计算机程序)。
[0111]
当然，本申请实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的多维异构数据的数据质量检测方法，还可以执行本申请任意实施例所提供的多维异构数据的数据质量检测方法中的相关操作。
[0112]
上述实施例中提供的多维异构数据的数据质量检测装置、存储介质及电子设备可执行本申请任意实施例所提供的多维异构数据的数据质量检测方法，未在上述实施例中详尽描述的技术细节，可参见本申请任意实施例所提供的多维异构数据的数据质量检测方法。
[0113]
上述仅为本申请的较佳实施例及所运用的技术原理。本申请不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行的各种明显变化、重新调整及替代均不会脱离本申请的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本申请进行了较为详细的说明，但是本申请不仅仅限于以上实施例，在不脱离本申请构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本申请的范围由权利要求的范围决定。