医疗集团拥有 10 + 业务系统（HIS、LIS、PACS 等），但面临数据孤岛严重、患者信息重复率达 20%、报表生成耗时 3 天等问题。我主导开发了基于 Python 的数据治理平台，实现全集团数据的标准化、自动化监控和质量提升。
自动化数据质量监控
开发 Python 脚本定时扫描 100 + 业务表，检测完整性、准确性、一致性
基于规则引擎（自定义 YAML 配置）自动生成质量报告
数据标准化引擎
实现患者姓名、身份证号、诊断编码等 30 + 字段的标准化处理
开发智能纠错算法，自动修复 80% 的地址、电话格式问题
数据血缘分析
使用 NetworkX 构建数据血缘图谱，可视化展示 300 + 数据表关系
开发 SQL 解析器，自动识别 ETL 任务的字段级血缘关系
自动化数据修复
基于机器学习算法预测缺失值，修复准确率达 92%
开发冲突解决策略，自动合并重复患者记录
项目成果
数据质量提升：患者信息准确率从 78% 提升至 98.5%，重复记录减少 85%
效率提升：月度报表生成时间从 3 天缩短至 4 小时，异常处理响应速度提升 90%