如何提高数据质量：数据质量检查

一、概述

数据集的准确性和可靠性会直接影响业务决策、运营效率、法规遵从性以及数据团队的工作量和效率。高质量的数据可确保分析和报告的可靠性，使决策者能够自信地采取行动，同时留出时间让数据人员投入时间创造价值，而不是满足临时请求。另一方面，质量低下的数据可能会导致错误的见解、错失机会和利益相关者信任的丧失。因此，投资于系统性数据质量检查不仅是一种技术最佳实践，而且是一种通过增加信任和数据能力来改善业务运营的方式。

数据在其生命周期的许多阶段都可能受到损害。即使是微小的不一致也可能导致严重的后续后果。例如，重复的客户记录可能会夸大报告的收入，而过时的产品信息可能会导致缺货或订单履行错误。尽早发现和补救这些问题不仅可以保持数据完整性，还可以避免代价高昂的后果。

数据质量检查通常涵盖多个维度，每个维度都针对数据集健康状况的一个独特方面。

结构和完整性约束侧重于数据的技术正确性——确保模式正确、键唯一且外键与主键对齐。

跨系统检查验证相关表和域之间的一致性。

业务逻辑验证确保信息符合现实世界的规则和条件。

监控和异常检测可以捕捉数据中的异常模式或变化。

及时性和新近性检查保证信息始终是最新的。

这些维度共同构成了一个整体框架，使组织能够不断评估和改进其数据质量，并最终做出更明智的决策。

二、结构和完整性约束

结构和完整性约束构成了数据质量的基础层。这些检查可确保您的数据符合预期的架构并遵守管理实体之间关系的基本规则。通过系统地应用这些约束，您可以防止基本错误潜入数据集，从而为以后更复杂的验证奠定基础。

1.唯一性：唯一性约束可确保某些列（或列组合）不包含重复值。主键是一个典型的例子：每条记录必须有一个不同的标识符。如果没有这条规则，下游流程可能难以准确地连接数据集、统计结果或精确定位记录所代表的确切实体。

2.非空：非空约束可确保关键字段永远不会留空。例如，缺少客户 ID 的订单记录或没有日期的交易将失去背景信息并变得难以解释。通过实施这些约束，您可以确保构成分析、报告和运营工作流支柱的重要信息的完整性。

3.引用完整性：外键约束有助于维护关系逻辑，确保引用的值存在于相关表中。如果订单引用了客户 ID，则该客户必须存在于客户表中。这可以防止出现孤立记录和断开的链接，从而导致混乱、聚合错误或关系不一致。

4.使用主键唯一性处理重复项：主键唯一性超越了基本的唯一性约束，明确防止出现重复行。确保每条记录都能被明确识别，可降低报告中出现重复计算、统计数据出现偏差以及系统操作出现歧义的风险 — — 这在交易、事件日志或客户资料中尤其重要。

5.枚举值：有时，某些属性必须从一组预定义的有效值中提取。例如，状态字段可能只允许“活动”、“非活动”或“待定”。通过将值限制为已知类别，您可以确保一致性并简化下游逻辑和过滤。枚举还可以防止拼写错误、意外输入以及自由格式文本输入带来的复杂性。

6.数据类型约束：数据类型约束可确保列包含指定类型的值 — 整数仍为整数，日期仍为日期。这种一致性使分析工具、查询和转换能够以可预测的方式运行。如果没有类型强制，对字符串进行算术运算或对文本字段进行日期比较可能会产生无意义或完全失败的结果。

7.父子完整性：在分层数据模型中，父子完整性可确保依赖记录在没有其相应父项的情况下无法存在。例如，如果相关发票不存在，则发票行项目也不应该存在。维护这种关系可保持逻辑一致性并防止缺乏上下文的“浮动”实体，从而实现更可靠的汇总、连接和报告。

8.格式验证：格式约束可确认值符合预期模式。日期必须遵循定义的格式（例如 YYYY-MM-DD），电话号码可能需要国家/地区代码前缀，电子邮件地址必须符合有效模式。正确的格式不仅可以提高可读性，还可以防止解析或下游转换中的错误，从而使数据在自动化过程中更加可靠。

9.模式检查：随着上游系统的发展，模式检查可确认数据库结构保持完整并与定义的数据模型保持一致。这涉及验证预期的表、列和关系是否存在，并且没有意外更改漏掉。保持模式与业务和技术规范同步对于保持长期数据完整性至关重要。

三、跨系统和环境一致性

即使数据在单个表或模式中结构合理且逻辑一致，它通常也需要在不同系统、表和域之间无缝交互。跨系统和环境一致性检查可确保数据在经过各种来源和转换时保持一致。这些验证有助于维护数据生态系统的统一、可信视图，从而实现跨多个平台的准确分析和决策。

1.跨表一致性：

当多个表代表相关实体（例如订单及其明细项目，或客户及其订阅）时，值匹配和正确聚合至关重要。例如，订单表中的 total_order_value 应与关联 order_items 表中的价格总和精确对齐。通过验证相关数据集之间的一致性，您可以防止可能导致错误结论或完整性问题的不一致。

2.时区检查：

在全球化环境中，数据通常跨越多个时区。UTC 中的交易时间可能需要与需要本地时间的报告系统保持一致。时区检查可确保日期和时间字段正确转换并一致表示，从而避免时间敏感分析中的混淆和错误。如果没有这些验证，报告可能会重复计算事件、错失截止日期或由于时间转换不正确而忽略关键的逐小时趋势。

三 业务逻辑和上下文验证

虽然结构和完整性约束可确保数据符合技术规范，但业务逻辑和上下文验证可确保数据符合现实世界的规则、政策和期望。这些检查不仅限于纯粹的结构正确性，还侧重于确保信息在其领域中“有意义”。通过强制执行业务逻辑，您可以帮助维护一个不仅格式正确而且对利益相关者、决策者和最终用户有意义的数据集。

1.逻辑字段一致性：

有些字段相互依赖，这反映了现实情况。例如，start_date 应始终位于 end_date 之前。如果设置了产品的 retired_date，则该值应晚于 launch_date。这些检查可确保数据不仅遵循顺序，还与业务运营方式保持一致。违反这些规则可能会误导决策者或导致下游分析混乱，从而使得出的见解更难令人信赖。

2.条件数据要求：

在许多业务流程中，一个字段的存在或值可能决定另一个字段的要求。例如，如果记录的状态字段为“活动”，则 end_date 字段应为空，因为实体仍在进行中。同样，如果客户的国家/地区设置为“美国”，则其州字段不应为空。条件检查可确保记录反映业务规则规定的正确逻辑条件 — 防止可能妨碍操作或分析的不完整或矛盾的数据。

3.阈值验证：

许多业务指标必须保持在某些允许范围内。销售量不能为负数，折扣百分比不应超过 100%，利率可能有明确的上限。通过强制执行阈值验证，您可以确保值保持在实际或合同限制范围内。当数据超出这些界限时，通常表示数据输入错误、系统故障或需要立即关注的业务情况。

四、数据漂移和异常检测

即使结构完整性和业务逻辑得到执行，数据也可能随着时间的推移而漂移、演变或形成意外模式。数据质量监控和异常检测侧重于持续警惕 — 持续分析指标以识别可能预示潜在问题的突然变化、趋势或异常值。

1.异常检测：

异常是指与历史规范或统计预期有显著偏差的数据点或模式。检测异常可以防止细微但关键的问题被忽视。例如，每日交易量突然下降或用户注册量意外激增可能表明存在系统故障、数据管道错误甚至欺诈等问题。通过利用统计方法（例如计算标准差、z 分数或使用机器学习模型），团队可以尽早发现异常变化，调查其根本原因，并在这些异常扭曲洞察力或决策之前采取纠正措施。

2.持续监测：

有效的方法不是偶尔进行检查，而是安排定期测试、将其集成到 CI/CD 管道中并设置警报机制。持续监控可确保数据质量不仅是一次性工作，而是一个持续的过程，从而使组织能够维护稳定且值得信赖的数据环境。

五、时效性和及时性

在动态的商业环境中，即使稍微过时的数据也会导致错误的决策。及时性和新近性检查可确保数据集反映业务运营、交易和事件的最新状态 - 这对于实时分析、即时库存管理或最新财务报告等场景至关重要。

及时性检查：

及时性检查可验证数据是否在预期的时间间隔内刷新。例如，如果您的管道预计每小时更新一次销售数据，则最近的时间戳不应早于该时间。如果早于该时间，则可能表示数据管道受阻、系统停机或上游延迟问题。通过确认数据符合最新标准，团队可确保驱动其仪表板、机器学习模型和运营决策的信息是最新且可靠的。

小结

在本文中，我们探讨了数据质量检查的各个方面。我们首先检查结构和完整性约束，以确保数据的基本正确性和一致性。然后，我们转向跨系统和环境一致性，重点关注不同表格和来源之间数据的相互作用和一致性。业务逻辑和上下文验证展示了如何确保数据有意义地代表现实世界的规则，而数据质量监控和异常检测则介绍了持续警惕、发现异常模式和防止数据漂移的技术。最后，我们强调了及时性和新近性的重要性，确保数据保持新鲜且可操作。

制定全面的数据质量策略

真正强大的数据质量策略需要将这些检查结合到一个统一的框架中。这意味着：

建立强有力的基础规则，从一开始就防止不良数据进入系统。

在数据在不同源之间移动和转换时，持续监控数据的一致性和正确性。

将数据检查与业务逻辑相结合，以确保信息支持运营决策和战略洞察。

采用异常检测方法和及时性检查来维护长期可靠的数据管道。

本文来自微信公众号“数据驱动智能”（ID：Data_0101），作者：晓晓，36氪经授权发布。