今天来填 2 个月前的坑。之前提到了数据质量：
【数仓】数据质量
我在面试中也碰到了数据质量的问题，没回答出来。今天学习一下数据质量监控原则。欢迎点击此处关注公众号。
1.数据质量概述
数据质量的高低代表了该数据满足数据消费者期望的程度，这种程度基于他们对数据的使用预期，只有达到数据的使用预期才能给予管理层正确的决策参考。数据质量管理作为数据仓库的一个重要模块，主要可以分为数据的健康标准量化、监控和保障。
2.数据质量标准分类
- 数据完整性：数据不存在大量的缺失值、不缺少某一日期/部门/地点等部分维度的数据，同时在 ETL 过程当中应保证数据的完整不丢失。验证数据时总数应符合正常规律时间推移，记录数总数的增长符合正常的趋势。
- 数据一致性：数仓各层的数据，应与上一层保持数据一致，最终经过数据清洗转化（ETL）的宽表/指标能和数据源保持一致。
3.数据质量校验
3.1 单表数据量监控
一张表的记录数在一个已知的范围内，或者上下浮动不会超过某个阈值。
- 方法：select count（*）from 表 where 时间等过滤条件。
- 报警触发条件设置：如果数据量不在 [数值下限, 数值上限]， 则触发报警。
- 同比增加：如果 ((本周的数据量 - 上周的数据量) / 上周的数据量 * 100) 不在 [比例下线，比例上限]，则触发报警。
- 环比增加：如果 ((今天的数据量 - 昨天的数据量) / 昨天的数据量 * 100) 不在 [比例下线，比例上限]，则触发报警。
- 报警触发条件设置一定要有。如果没有配置的阈值，不能做监控。
监控的指标：日活、周活、月活、留存（日周月）、转化率（日、周、月）、GMV（日、周、月）。
例如：平常复购率（日周月）大约 30%，某天检测发现只有 20%。
3.2 单表空值检测
某个字段为空的记录数在一个范围内，或者占总量的百分比在某个阈值范围内。
- 目标字段：选择要监控的字段。
- 方法：select count(*) from 表 where 目标字段 is null。
- 单次检测：如果（异常数据量）不在 [数值下限, 数值上限]，则触发报警。
3.3 单表重复值检测
一个或多个字段没有重复记录。
- 目标字段：选择要监控的字段。
- 第一步先正常统计条数；select count(*) form 表；
- 第二步，去重统计；select count(*) from 表 group by 目标字段；
- 第一步的值和第二步的值做减法，看是否在上下线阀值之内；
- 单次检测：如果（异常数据量）不在 [数值下限, 数值上限]， 则触发报警。
3.4 单表值域检测
一个或多个字段是否满足某些规则。
- 目标字段：选择要监控的字段，支持多选。
- 检测规则：填写“目标字段”要满足的条件。
- 阈值配置与“空值检测”相同。
3.5 跨表数据量对比
主要针对同步流程，监控两张表的数据量是否一致
- 方法：count（本表） - count（关联表）
- 阈值配置与“空值检测”相同。