Atlas可以通过以下方式监控和管理数据质量：
数据质量报告：Atlas可以生成数据质量报告，显示数据集的健康状况和质量指标。这些报告可以帮助用户了解数据的完整性、准确性和一致性，以及可能存在的问题和异常。
数据质量指标：Atlas可以定义和跟踪数据质量指标，如数据完整性、准确性、一致性和可用性。用户可以设置阈值和警报，以便在数据质量指标低于预期水平时及时发现问题并采取措施。
数据质量规则：Atlas可以实施数据质量规则，用于验证和监控数据的质量。这些规则可以包括数据格式、值范围、唯一性等规则，以确保数据的质量符合预期标准。
数据质量监控：Atlas可以定期监控数据质量，检查数据集是否符合预定义的数据质量规则和指标。如果发现数据质量问题，系统会自动发出警报，并提供建议和推荐的修复措施。
数据质量管理：Atlas可以提供数据质量管理工具和功能，帮助用户识别、分析和解决数据质量问题。用户可以跟踪数据质量问题的解决进展，记录修复措施和结果，并建立数据质量改进的持续监控和管理机制。
