宁缺毋滥：数据质量第一

“先问是什么，再问怎么做”，有的放矢：什么是标靶，怎么做是箭弩。

保证数据质量之前首先要知道怎么判断数据质量的高低，或者说什么样的数据是高质量数据。

引用质量管理之父J.M.Juran的定义：

“如果根据这些数据做出的操作、决策和规划，符合之前的预期，那么这些数据就是高质量的” Data are of high quality if they are fit for their intended uses in operations, decision making and planning (J. M. Juran).

1，清楚质量的标准是什么？

数据质量的评估标准主要包括五个方面：完整性、一致性、有效性、准确性、及时性。

完整性是指数据信息信息是否存在缺失的状况，常见二维数据表中行的缺失，字段的缺失，码值的缺失。不完整的数据是缺乏表达力的，缺乏表达力的表达是混淆视听的，借鉴的价值大打折扣或者无益的扭曲的。

一致性是指相同含义信息在多业务多场景是否具有一致性，一致性包括参照关系一致性，维度一致性，指标一致性。比如火车乘客的身份ID，中国公民身份证，数据存储类型都为字符类型。一致是表达的基础，也是达成共识的基础。

有效性一般指范围有效性、日期有效性、形式有效性等主要体现在数据记录的规范和数据是否符合逻辑。规范指的是，一项数据存在它特定的格式，如：手机号码一定是11位的数字；逻辑指的是，多项数据间存在着固定的逻辑关系，如：PV一定是大于等于UV的。

准确性是指数据记录的信息是否存在异常或错误。最为常见的数据准确性错误就如乱码。其次，异常的大或者小的数据也是不符合条件的数据。准确性可能存在于个别记录，也可能存在于整个数据集，例如数量级记录错误。这类错误则可以使用最大值和最小值的统计量去审核。

及时性是指数据从开始处理到可以查看的时间间隔。及时性对于数据分析本身要求并不高，但如果数据建立的时间过长，就无法及时进行数据分析，可能导致分析得出的结论失去了借鉴意义。比如：实时业务大盘数据，及时反映业务关键指标的情况，暴露业务指标的异常波动，机动响应特殊突发情况都需要数据的及时更新和产出。

2，提升数据质量要怎么做？

一、对数据进行探查剖析

弄清数据模式：字段名称、字段类型、字段释义、值的分布区间，以及字段出现NULL或者字段释义之外的码值的原因，与开发和业务沟通数据中的业务逻辑，表达的业务过程。

数据剖析是通过对当前以及产出的数据的数据分析、搜集该数据集的统计信息，来检验数据集的完整性、一致性、正确性等情况，是发现和分析数据质量最有效的途径。主要有以下几种方式：

1，列分析（Column Profiling）。是最常见的分析内容，主要包括：值域分析、基数分析、类型监测、数据分布、波动监测、异常值监测等。常见分析方法如下：

• 对于数值型的：统计类方法：如求最值，平均值，模，百分比，标准差，频率，基数，离散等；
• 聚合类方法：如求和，计数等
• 对于字符串：模式匹配：如名称，地址格式验证。

2，跨列分析(Cross-column Profiling)：候选主键分析，功能性依赖分析(x列的值决定y列的值)等。常见下的分析方法如：唯一性检验、分组验证。

3，表级别的分析（Table Profiling）：主键唯一性分析，表基础分析等。一般方法有：如数据类型、长度，唯一性，Null频率，字符串规律，值域监测，范围监测，缺省值检验。

4，跨表级别的分析（Cross-table Profiling）：如， 外键分析，血缘分析等。方法如：关联完整性验证（join test）

5，预定义分析（Data Rule Validation）：如，根据具体的业务场景，制定规则后进行验证分析。一般方法不固定，可以复用上面的相关方法。

二，数据产出是否有效

千万级别以上的明细数据，很难用人工去一一发现，这就需要数据加工，多维模型是数据加工的经典理论，我们承认数据的加工是存在误差的，但是不能出现逻辑的无效统计。

1，数据的呈现基本符合两种趋势，一，自然数据一般符合正态分布：比如人的身高，人的寿命等；二，社会数据一般齐普夫定律：财富的分布，人口城市排名等。

2，通过维度组合分析，看数据值的占比是否是符合已有的正确的业务认知，与业务认知相互校验。

3，兼听则明，偏听则暗：与业务人员一起验收数据的产出，积极听取业务人员的意见与建议。

三，数据监控，控制负面影响

数据加工完成，通常会形成固定周期的产出或长期提供给下游业务使用。这就需要我们做好数据质量的监控：保证数据产出的及时性，控制数据的负面影响

1，通过使用系统去监控数据任务的产出时间，数据产出数据量的变化，关键维度的数据占比，来判断数据是否正常产出。

2，收集用户的反馈：提供一个反馈系统给数据真正的使用者，来反映数据在实际应用中，真实的质量问题是什么，通过这个系统，数量质量的管理者可以方便识别和追踪数据质量问题的进展情况。

3，监控下游业务的效果，反推上游的数据质量：比如推荐CTR大跌，我们可以很大概率推出上游推荐数据质量存在问题等。

总结：没有最好，只有更好

数据质量不可能达到十全十美，但是我们要保证数据：完整性、一致性、有效性、准确性、及时性。

数据质量的把控不是一个点，它是一个系统的工作，需要从数据的接入，数据加工，数据的产出，数据的应用，应用效果的跟踪等全流程的把控；

全局观很重要，不拘一点，才能看的更全面。加油，数据质量工作任重道远。