DQE（DataQualityEngineering，数据质量工程）工作流程是一套系统化的方法，旨在确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性。该流程通常包括以下几个关键步骤：1.**需求分析**：明确数据质量的目标和标准，根据业务需求定义数据质量规则和指标。2.**数据评估**：对现有数据进行初步检查，识别潜在的数据质量问题，如缺失值、重复数据、格式错误等。3.**规则制定**：基于需求分析结果，制定具体的数据质量规则和验证逻辑，确保数据符合业务和合规要求。4.**数据清洗**：通过自动化或手动方式修复或删除不符合规则的数据，提高数据的整体质量。5.**监控与报告**：建立持续的数据质量监控机制，定期生成报告，跟踪数据质量的变化趋势。6.**反馈与优化**：根据监控结果和用户反馈，不断优化数据质量规则和流程，提升数据治理水平。DQE工作流程的目标是通过系统化的管理，确保数据在整个生命周期内保持高质量，从而支持业务决策、分析和运营。
