数据产品生命线之数据质量

摘要

数据质量问题是数据应用类产品必须时刻关注并解决的问题，因为它直接影响到业务决策、用户体验和经济效益。数据人常面对数据准确性、及时性、完整性等质疑，从而影响业务对数据团队的信任度。

数据质量可以从准确性、及时性、完整性、合理性、一致性、唯一性、安全性七个维度进行评价。准确性是数据质量评价中最为重要的一环，它是业务对数据团队信任的基础。及时性体现在数据处理的速度，完整性涉及数据的全面性，合理性关乎数据的有效性，一致性指不同系统间数据的匹配，唯一性和数据主键的独特性有关，而安全性则与法律法规密切相关。

数据质量问题产生的原因多样，包括业务端变动、技术端的流程规范性和基础设施的资源充足性等。数据产品要从数据源、任务监控等多个角度入手，进行过程监控和异常提醒，以便及时发现和解决问题。

数据产品需要实现数据质量监控规则的全面覆盖，保证核心服务的数据质量，并及时通知数据异常。此外，产品端应提供友好的异常提示，并与数据血缘建立联动关系，以便快速排查问题。数据团队还应与业务部门建立信息互通机制，确保业务变动时能第一时间评估对数据的影响。

数据质量监控产品作为一种工具，可以帮助数据团队早发现、早解决并早通知数据质量问题。数据开发人员与数据产品需要共同关注数据质量问题，避免责任断层。

总之，数据产品不仅应关注功能和交互，还应着重保障数据质量，以增强业务部门对数据团队的信任度，从而当业务部门质疑数据准确性时，数据团队可以更有底气地进行反问和沟通。

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文章来源：

数据干饭人

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