构建满足流批数据质量监控用火山引擎DataLeap
更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群 面对今日头条、抖音等不同产品线的复杂数据质量场景,火山引擎 DataLeap 数据质量平台如何满足多样的需求?本文将介绍我们在弥合大数据场景下数据质量校验与计算消耗资源大、校验计算时间长的冲突等方面的经验,同时介绍火山引擎 DataLeap 数据质量平台是如何用一套架构框架来满足流批方面的数据质量监控。 什么是数据质量管理 广义上来说,数据质量的定义是数据满足一组固有特性(质量维度)要求的程度。业界通常有 6 个维度: 完整性:指数据的记录和信息是否完整,是否存在缺失的情况。数据缺失主要包括记录的缺失和记录中某个字段信息的缺失,两者都会造成统计结果不准确,所以说完整性是数据质量最基础的保障。在做监控时,需要考虑两个方面:数据条数是否少了;某些字段的取值是否缺失。完整性的监控,多出现在日志级别的监控上,一般会在数据接入的时候来做数据完整性校验。 准确性:指数据中记录的信息和数据是否准确,是否存在异常或者错误。一般准确性的监控多集中在对业务结果数据的监控,比如每日的活跃、收入等数据是否正常。 一致性:指同...