Atlas可以支持数据的质量评估和改进通过以下方式：
数据血统跟踪：Atlas可以跟踪数据的来源、传输路径和转换过程，帮助用户了解数据的整个流程，从而更容易发现数据质量问题的根源。
数据质量指标监控：Atlas可以监控数据的质量指标，例如数据完整性、准确性、一致性和及时性等，帮助用户定期评估数据质量，并及时发现和解决问题。
数据质量规则定义和执行：Atlas提供了数据质量规则的定义和执行功能，用户可以根据业务需求定义数据质量规则，并在数据集成和转换过程中执行这些规则，以确保数据质量符合要求。
数据质量报告和可视化：Atlas可以生成数据质量报告和可视化图表，帮助用户直观地了解数据质量情况，及时发现数据质量问题，并采取相应的改进措施。
数据质量改进策略：Atlas可以提供数据质量改进的建议和策略，帮助用户制定和实施数据质量改进计划，从而持续提升数据质量水平。
总之，Atlas在数据治理中扮演着重要的角色，通过支持数据的质量评估和改进，帮助组织提升数据质量水平，提高数据价值和决策效果。
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