数据质量保障策略：从有赞数仓架构到测试实践

本文档深入探讨了如何在大规模的数仓系统中确保数据质量，作者傅宇康以有赞数据报表中心为例，介绍了数据质量管理的关键环节。首先，文章概述了有赞数据的整体架构，包括应用服务层、数据网关层、应用存储层、数据仓库，以及支持数据处理的作业开发和元数据管理平台。数据仓库和数据应用是数据链路的核心，由于其频繁改动和潜在风险，质量控制尤为重要。 在数据层测试方面，文章着重关注数据的三个关键特性：数据及时性、完整性和准确性。数据及时性要求确保数据能在规定的时间内生成，包括设定定时调度时间、优先级和数据截止期限。对于数据截止期限，作者提出两种监控策略：一是通过作业开发平台的告警机制，监控任务执行状态；二是利用接口自动化平台检查数据生成的完整性，如全表或分区的记录数量。 数据完整性则考察数据是否完整，包括检查数据缺失和过多的情况。为了确保数据完整性，除了定期检查外，还需要监测任务执行中的失败和重试次数，一旦出现异常，及时触发告警机制。 文章接下来还将讨论应用层测试，可能涉及业务逻辑验证和数据一致性检查，以及后续的规划，比如建立持续集成和持续部署（CI/CD）流程，提升数据质量的自动化水平。本文旨在提供一套全面的方法论，帮助IT专业人士有效地管理和优化数仓数据质量，降低风险并提升业务决策的准确性。