数仓中有哪些常见的数据质量问题

1.数据缺失：缺少必要的数据或数据不完整，导致数据不准确或不完整。

2.数据重复：重复的数据会导致数据不准确，并且会浪费存储空间和计算资源。

3.数据不一致：数据在不同的源系统中可能会存在不一致的情况，例如，同一用户可能在不同的系统中有不同的ID。

4.数据格式错误：数据格式错误可能会导致数据无法解析或无法使用。

5.数据精度问题：数据精度问题包括数据舍入、截断或四舍五入等问题，这可能导致数据不准确。

6.数据逻辑错误：数据逻辑错误是指数据值不符合其所代表的实际含义，例如，一个人的年龄被输入为负数或超出了预期的范围。

7.数据安全问题：数据安全问题包括访问控制、数据泄露和数据存储加密等问题。