Tubi的数据质量架构:挑战与解决方案
版权申诉
56 浏览量
更新于2024-07-05
收藏 7.7MB PDF 举报
"5-2+Data+Quality+Architecture+at+Tubi.pdf"
在Tubi的Data Quality Architecture中,数据质量对于任何流媒体平台的成功至关重要,尤其是像Tubi这样致力于使优质内容对所有人开放的AVOD(广告支持的视频点播)服务。本文将深入探讨数据质量问题、数据管道概述、解决方案与工作流程以及相关的未来工作。
首先,数据质量问题对业务的影响是深远的。低质量的数据可能导致各种问题,分为显式和隐式两类。显式数据质量问题体现在奇怪的数据分析报告、数据管道和机器学习管道崩溃、数据倾斜导致查询停滞等,这些都是数据工程师经常面临的挑战。隐性数据质量问题则更为微妙,如误导性的商业决策、沮丧的数据科学家或机器学习工程师、减缓开发速度等。
显式问题主要针对结构化数据,不论数据类型如何,都可能出现NULL值、重复的唯一值等问题。特定数据类型可能遇到的问题包括空字符串、截断的字符串、垃圾数据、负非负值、精度问题以及格式错误的JSON数据。这些问题可能源于编程错误、不安全的线程操作(如JVM中的线程安全问题)、日期格式解析异常(如JDK的SimpleDateFormat解析问题)或特定框架和库的已知问题(如Spark的Jira问题、Hive用户定义函数的困扰、ORC/Parquet/Delta数据的正确性问题以及Redshift的正确性问题)。
数据管道的概述涉及数据从源头到目标系统的过程,这个过程可能包括数据收集、清洗、转换、验证和存储。在Tubi的数据质量架构中,确保每个阶段都具备有效的数据质量检查至关重要,这可以通过数据质量工具、ETL过程中的验证规则以及监控来实现。
解决数据质量问题的工作流程通常包括以下几个步骤:数据检测、问题识别、根源分析、修复实施和预防措施。数据检测阶段会使用数据质量指标来评估数据的准确性、完整性、一致性、时效性和可解释性。一旦发现问题,团队需要通过日志、代码审查和故障排查来确定问题的根本原因。修复工作可能涉及修改代码、更新配置、优化数据处理逻辑,甚至重构部分数据管道。最后,为了防止类似问题再次发生,会实施预防策略,如增加自动化测试、改进数据治理策略或升级相关技术栈。
未来的相关工作可能涉及到更先进的数据质量监控工具的引入、实时数据质量检查的实现、自动化修复流程的构建以及数据质量与业务价值的更紧密关联。此外,提升数据文化,让所有团队成员都意识到数据质量的重要性,也是持续努力的方向。
Tubi的数据质量架构关注于识别和解决数据质量问题,以确保其平台上的数据分析、业务决策和用户体验不会因数据质量问题而受损。通过不断优化数据管道、强化数据质量检查和实施有效的解决方案,Tubi能够持续提供高质量的内容服务。
2022-07-14 上传
2019-10-15 上传
2024-09-06 上传
2024-09-06 上传
2024-09-06 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/1bb767fabf5a4071ba4a6158fff1f94b_wenyusuran.jpg!1)
普通网友
- 粉丝: 12w+
- 资源: 9195
最新资源
- 计算机人脸表情动画技术发展综述
- 关系数据库的关键字搜索技术综述:模型、架构与未来趋势
- 迭代自适应逆滤波在语音情感识别中的应用
- 概念知识树在旅游领域智能分析中的应用
- 构建is-a层次与OWL本体集成:理论与算法
- 基于语义元的相似度计算方法研究:改进与有效性验证
- 网格梯度多密度聚类算法:去噪与高效聚类
- 网格服务工作流动态调度算法PGSWA研究
- 突发事件连锁反应网络模型与应急预警分析
- BA网络上的病毒营销与网站推广仿真研究
- 离散HSMM故障预测模型:有效提升系统状态预测
- 煤矿安全评价:信息融合与可拓理论的应用
- 多维度Petri网工作流模型MD_WFN:统一建模与应用研究
- 面向过程追踪的知识安全描述方法
- 基于收益的软件过程资源调度优化策略
- 多核环境下基于数据流Java的Web服务器优化实现提升性能