Tubi的数据质量架构：挑战与解决方案

"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。