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數(shù)據(jù)質(zhì)量管理常見問題及原因有哪些?

|億信華辰大數(shù)據(jù)知識庫2023-02-24

數(shù)據(jù)質(zhì)量管理常見問題及原因有哪些?

無論是任何行業(yè)或者何種背景下的企業(yè),在步入信息化數(shù)字化階段后,都會面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。沒有一個組織擁有完美的業(yè)務(wù)流程、完美的技術(shù)流程或完美的數(shù)據(jù)管理實踐,所有組織都會遇到與數(shù)據(jù)質(zhì)量相關(guān)的問題。相比那些不開展數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的組織,實施正式數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的組織碰到的問題會更少。

無論是任何行業(yè)或者何種背景下的企業(yè),在步入信息化數(shù)字化階段后,都會面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。沒有一個組織擁有完美的業(yè)務(wù)流程、完美的技術(shù)流程或完美的數(shù)據(jù)管理實踐,所有組織都會遇到與數(shù)據(jù)質(zhì)量相關(guān)的問題。相比那些不開展數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的組織,實施正式數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的組織碰到的問題會更少。

數(shù)據(jù)質(zhì)量常見問題及原因

1、數(shù)據(jù)延遲,導(dǎo)致業(yè)務(wù)無法在正常時效內(nèi)獲得數(shù)據(jù)結(jié)果。
2、數(shù)據(jù)錯誤,導(dǎo)致數(shù)據(jù)結(jié)果完全不可信,以致無法使用。
3、數(shù)據(jù)恢復(fù)慢,問題發(fā)生后,排查分析耗時長,數(shù)據(jù)恢復(fù)時間慢。
4、發(fā)現(xiàn)滯后,數(shù)據(jù)開發(fā)晚于業(yè)務(wù)人員發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常,導(dǎo)致影響已傳導(dǎo)到數(shù)據(jù)應(yīng)用端。
想要解決這些質(zhì)量問題、保證數(shù)據(jù)的高質(zhì)量交付,我們需要了解這些質(zhì)量問題產(chǎn)生的根本原因。通過對歷次數(shù)據(jù)質(zhì)量問題進行復(fù)盤、總結(jié),發(fā)現(xiàn)質(zhì)量問題主要由下面幾類原因引發(fā):
1、數(shù)據(jù)平臺問題:平臺不穩(wěn)定、隊列資源不足等,導(dǎo)致作業(yè)運行延遲、報錯。
2、數(shù)據(jù)開發(fā)問題:數(shù)據(jù)開發(fā)人員的任務(wù)腳本性能太差,計算嚴重耗時,導(dǎo)致數(shù)據(jù)延遲;或是代碼邏輯設(shè)計有問題,導(dǎo)致數(shù)據(jù)計算有誤。
3、上游系統(tǒng)異常:上游源系統(tǒng)異常,數(shù)據(jù)文件晚到,導(dǎo)致下游依賴作業(yè)延遲。

數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的關(guān)鍵步驟

1、配置監(jiān)控規(guī)則
對高價值分的作業(yè),強制配置基礎(chǔ)監(jiān)控規(guī)則,如:主鍵唯一性校驗、數(shù)據(jù)非空校驗。另外還可以根據(jù)業(yè)務(wù)場景需要,配置對應(yīng)的業(yè)務(wù)規(guī)則監(jiān)控,如:字段總值環(huán)比校驗、字段極值校驗等。
2、監(jiān)控告警
當(dāng)校驗規(guī)則識別異常時,通知負責(zé)人跟進處理;收到告警后,需及時地處理和關(guān)閉告警,否則告警將一直掛在那,在后面的告警響應(yīng)度中會被稽核到,上報領(lǐng)導(dǎo)。
3、全鏈路數(shù)據(jù)監(jiān)控
根據(jù)作業(yè)的價值分級,針對高價值作業(yè),開發(fā)人員可根據(jù)數(shù)據(jù)血緣,對上游作業(yè)依次配上監(jiān)控,實現(xiàn)全鏈路的數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控。
數(shù)據(jù)質(zhì)量管理平臺
出現(xiàn)問題不可怕,可怕的是出現(xiàn)問題后的毫無感知,不能做到“早發(fā)現(xiàn)、早處理、早恢復(fù)”,以致問題直接傳導(dǎo)到業(yè)務(wù)方,影響業(yè)務(wù)的開展工作。
在大數(shù)據(jù)產(chǎn)品矩陣中,可以使用數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控平臺對庫表數(shù)據(jù)的質(zhì)量進行監(jiān)控,包括對表級別和字段級別的數(shù)據(jù)進行監(jiān)控,以減少或避免由數(shù)據(jù)質(zhì)量引起的事故和損失。借助數(shù)據(jù)質(zhì)量管理平臺工具,可以有效的進行數(shù)據(jù)質(zhì)量的治理。EsDataClean數(shù)據(jù)質(zhì)量管理平臺
億信數(shù)據(jù)質(zhì)量管理平臺以數(shù)據(jù)標準為數(shù)據(jù)檢核依據(jù),以元數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)檢核對象,通過向?qū)Щ⒖梢暬群喴撞僮魇侄危瑢①|(zhì)量評估、質(zhì)量檢核、質(zhì)量整改與質(zhì)量報告等工作環(huán)節(jié)進行流程整合,形成完整的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理閉環(huán)。億信華辰專注于商業(yè)智能BI工具與大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域,作為國內(nèi)擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的軟件提供商,依托于商業(yè)智能產(chǎn)品億信ABI和睿治數(shù)據(jù)治理平臺,為政務(wù)和企業(yè)提供數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案。

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