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OrientDB图形数据库,其数据质量的控制策略与关系型数据库类似,主要关注数据的准确性、完整性、一致性、可靠性和可用性。以下是一些关键的数据质量控制策略:
- 数据采集控制:确保数据采集过程中的准确性和完整性。
- 数据清理控制:去除错误或缺失数据,确保数据的准确性和完整性。
- 数据转换控制:确保数据的一致性和可靠性。
- 数据验证控制:检查数据是否符合事先定义的规则和标准。
- 数据保护控制:确保数据不被意外或故意的破坏、更改或泄露。
综上所述,通过实施这些策略,可以有效地控制OrientDB中的数据质量,确保数据的准确性和可靠性,从而支持更有效的数据分析和决策过程。