文章目录一、任务基线级别二、任务级别 & 表级别三、字段级别1. 对指标字段的监控2. 对维度字段的监控四、报表级别监控五、总结 跑了几场面试，数据质量怎么监控是经常被问到的问题，仅次于自我介绍。 因为数据行业发展了几年，数仓大体都建设成型了，数仓建设的方法论大家总结的也都差不多了，现在大家都开始关心数据质量。 在大家心目中，一个合格的数仓要能产出及时、准确的数据，且对数据的质量有
deequ 是aws 开源的基于spark 的数据质量框架（数据单元测试），同时也提供了python 包 deequ 提供的能力 metrics 计算
目录概述定义为何要做数据质量监控基本概念特性架构安装Docker部署Docker 镜像批处理使用Docker 镜像流处理使用UI界面操作概述定义Apache Griffin 官网地址 Apache Griffin 源码release最新版本0.6.0Apache Griffin 官网文档地址 Griffin - Quick StartApache Griffin 源码
一、监控1.日常监控数据落地监控数据掉0监控：实际扩展一下就是数据量阈值监控，少于某个量就告警重复数据监控：很多表一定要监控重复数据的，这点至关重要。关键指标监控数据同比环比监控2. 数据对账这点主要会体现到实时数据上，特别是Kafka数据落地，必须要有一个监控机制来知道我们的数据落地情况。当然离线数据同样需要数据对账，对账方法有很多，比如可以和业务库来对比。3. 性能监控我把这点理解为数据可用性
官方源码： https://gitee.com/apache/griffin/tree/master 下载到本地一、启动前需要先安装以下环境Jdk（1.8 or later versions）Postgresql or Mysql（用于存储Measure、job等元数据信息）npm（version 6.0.0+，用于编译ui模块）Hadoop（2.6.0 or later，需要
监控背景&解决的问题因为数据涉及商家运营策略的制定，所以在商用数据及时性和准确性上都会有很高的要求，而数据除了发布可能引入问题之外，每日调度时依赖表缺失、组件异常或者数据异常等均可能造成数据问题，所以线上监控就显得非常重要，是发现和拦截问题的重要手段。本文主要分享有赞针对离线和实时数据做的一些监控实践，当前商家数据基本在7点前完成产出，所以线上监控规则大多是7点开始调度，为了更早的发现问题
0x00 概述随着大数据时代的带来，数据的应用也日趋繁茂，越来越多的应用和服务都基于数据而建立，数据的重要性
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2021-07-02 17:21:13
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0x00 概述随着大数据时代的带来，数据的应用也日趋繁茂，越来越多的应用和服务都基于数据而建立，数据的重要性不言而喻。而且，数据质量是数据分析和数据挖掘结论有效性和准确性...
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2021-07-06 15:18:06
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0x00 概述随着大数据时代的带来，数据的应用也日趋繁茂，越来越多的应用和服务都基于数据而建立，数据的重要性不言而喻。而且，数据质量是数据分析和数据挖掘结论有效性和准确性...
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2022-02-03 15:52:09
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文章目录==数据质量的理解====数据质量维度====问题反馈流程====数据质量治理的三个阶段====数据质量产生的根本原因====数据质量治理的对象====数据质量战略====数据质量战略12条指令====数据质量测试框架====最初的一次评估====初步评估执行流程====持续测量流程====持续测量的结果与交付结果====过程控制解决方案====定期测量====测试类型清单参考====数
今天来填 2 个月前的坑。之前提到了数据质量：【数仓】数据质量我在面试中也碰到了数据质量的问题，没回答出来。今天学习一下数据质量监控原则。1.数据质量概述数据质量的高低代表了该数据满足数据消费者期望的程度，这种程度基于他们对数据的使用预期，只有达到数据的使用预期才能给予管理层正确的决策参考。数据质量管理作为数据仓库的一个重要模块，主要可以分为数据的健康标准量化、监控和保障。2.数据质量标准分类
目录0- 前言1- 为什么要进行数据质量监控2- 如何进行异常检测3- 检测报表4- 异常检测模式与检测引擎5- 箱体检测和高斯检测6- 后续规划 0- 前言本文主要介绍数据治理平台中的规则引擎模块，包括当前规则引擎面临的问题、目标、异常检测的方法以及对后续规则引擎功能的探索。1- 为什么要进行数据质量监控 数据质量监控其实跟当前疫情的防控工作有些类似，核酸检测能尽早去发现病毒，溯源则会更了解病
漫谈数据质量监控
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2021-07-23 17:36:30
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# Java 数据质量监控
在大数据时代，数据的质量对于企业决策和业务发展至关重要。为了保证数据质量，我们需要建立一套数据质量监控系统。本文将介绍如何使用 Java 编程语言来实现数据质量监控，并提供代码示例。
## 什么是数据质量监控？
数据质量监控是指对数据进行实时或定期的检查和评估，以确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性。通过对数据质量进行监控，我们可以及时发现和处理数据质量问题，
原创
2023-07-29 03:57:44
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一个完善的数据仓库必须含有一个完整的数据质量管理系统与元数据管理系统，但是目前国内的数据仓库对数据质量管理这块都不是那么重视，我个人觉得这是一个很大的误区，一个数据仓库如果连数据质量都无法保证，还如何基于做出有效的分析来给决策者做决策的依据？
从个人理解的角度看，数据质量管理系统应该包含数据质量检测、脏数据的处理与修正这两块。对于数据质量检测这块，又分
目录前言目标一、数据质量相关概念1、什么是数据质量：2、什么是数据质量管理3、
原创
2021-12-24 14:55:19
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目录前言目标一、数据质量相关概念1、什么是数据质量：2、什么是数据质量管理3、为什么进行数据质量管理二、数据质量影响因素：1、需求过程引发2、数据源引发3、统计口径引发4、系统自身三、数据质量问题类型1.错误值：2.重复值：3.数据不一致：4.数据完整性:5.缺失值：6.异常值前言影响数据质量的因素是什么，数据质量问题类型有哪些，如何设计数据质量监控流程目标解决常见数据质量监控需求一...
原创
2022-01-18 09:31:16
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本期，我们将围绕数据质量管理的流程及如何搭建数据质量管理平台展开阐述。可点击下方链接回顾上期内容。01如何制定数据质量管理流程通过分析数据质量相关理论体系，总结出“定义、测量、分析、整改、监控”五步法的质量管理流程，并明确各环节涉及的工作。流程一：定义在执行数据质量管控任务之前首先需要确定数据质量的管控范围与检核规则。并非所有的数据都需要进行数据质量管控，在选择范围时一般遵循两大原则：重要性原则：
目录1、监控1.1 日常监控1.2 数据对账1.3 性能监控2、告警3、多数据源3.1 规则引擎3.1.1 Sql模板3.1.2 元数据3.1.3 自定义模板3.2 执行引擎3.2.1 Sql执行3.2.2 直接获取数据量3.3 算法执行引擎3.4 多数据源4、数据校验1、监控1.1 日常监控
数据落地监控
数据掉0监控：实际扩展一下就是数据量阈值监控，少于某个
数据管控背景数据管控是在做大数据平台包括传统BI都需要做的工作，数据从各个源过来，我们都要进行数据质量的管理，也就是我们常说的数据治理。那么在数据仓库建设的时候如何进行数据管控呢？管控手段包括对数据质量、数据生命周期、数据标准、元数据四方面的管控。管控手段数据质量不管是做数据仓库建设还是做数据分析，一致和准确的数据是数据模型与决策分析的基础。在实际生产环境中，我们从不同的系统抽取数据到大数据平台，
