数据质量

标签：渗透   技术架构   开始   指标体系   开发人员   字段   包括   部分   仓库   

数据质量:
1/ 数据质量控制环节
2/ 元数据管理

数据质量包括:
数据的完整性
数据自成体系、无数据缺失（包括实体记录缺失、字段信息缺失）
数据一致性：
在整个数仓中，同一数据各主题、层次数据一致
正确性：
在数仓各部分、确保数据不失真
及时性：
整个数仓处理过程中，数据及时到位、及时反馈

数据质量的控制不只是在数据进入数仓后才开始，而是渗透到数据流通的各个环节：
数据生产
数据采集与同步
数据模型设计
ETL开发
指标体系
比如：
数据生产环节面临的问题：
1/ 业务侧有独立的设计，数据仓库开发人员不易介入
2/ 一般公司业务现行，数据仓库建设靠后，业务设计的时候没有兼顾数据侧
3/ 传统公司业务较稳定，但互联网公司业务频繁变动，会存在信息不同步或同步不及时
4/ 源侧数据随意变更
解决思路：
1/ 尽可能的向业务侧靠拢，了解公司产品、了解业务侧技术架构，向他们灌输数据思维，强调数据的重要性
2/ 流程方面，推动或约束产品经理、研发设计人员同步产品动态信息，参与产品需求评审、技术方案评审，甚至出一些表、接口设计规范，形成上线通报机制
3/ 技术方面，无论多么完善的流程，都会打折落地，所以要从技术角度去控制，比如利用技术手段捕获上线结构变化来避免信息不同步

数据质量

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原文地址：https://www.cnblogs.com/hongfeng2019/p/12245083.html