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數據質量的治理

時間：2022-01-22來源：互聯網瀏覽數：341次

有道是：“數據質量是開發同學的紅線，是一定要恪守的原則”。如果交付的數據是存在問題的，那么得出的結論往往也就是錯誤的。

如果用簡潔的語言來概括，那么就是及時、準確與一致。


及時性，是數據研發的第一道“紅線”。通常情況下，我們會設置相應的基線，由每天值班的研發來觀察和保障運行情況，數據任務一旦報錯，則通知相應負責人處理，或執行降級運行策略。如果上游數據產出存在問題，也能夠收集相應的問題清單，與上游共同解決。這是一條基本的執行策略，通常配置任務和安排值班也不會特別費事，因此也是最容易解決的問題。

準確性，是數據研發的第二道“紅線”，大體上可以總結為兩個特點，即數據的準確性測試、以及數據的準確性監控。

一致性，是數據研發的第三道“紅線”，大致可以理解為，提供給下游使用的數據，要有統一的口徑和解釋。通常情況下，指標是由分析師定義，但實際開發中，業務、產品、甚至是研發自己，也往往會定義一些指標，往往又會因為數據范圍的不同，導致結果不一致。比如剔除某幾個商品，就會對整體GMV產生影響。因此，不論誰來定義指標，都要有完整的說明文檔，否則就是“不承認”的。其次，數據的結果一定要有驗證的過程，不論是分析師還是業務同學，人工的校驗是必須要做的事情，至少能夠讓最熟悉數據的同學來驗證數據。

通過上述三個角度，基本能夠覆蓋90%的問題，剩下的10%通常是需要Case by case來看待和驗證的。
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