解决ODS数据零点漂移问题的策略

在数据仓库中，零点漂移指的是数据的实际值与预期值之间的偏差。这个问题通常发生在数据从源系统流入数据仓库时，由于源系统的数据变化或异常导致数据值发生偏移。在操作数据存储系统(ODS)中，这种问题尤为突出，因为ODS通常集成了多个业务系统的数据，不同系统之间的数据差异和变化更容易导致零点漂移。
解决ODS数据零点漂移问题的方法主要有以下几种：

1. 多获取后一天的数据：由于很难解决数据漂移的问题，可以在ODS每个时间分区中向后多冗余一些数据。这样可以在数据出现漂移时，保障数据的完整性。但这种方式会有一些数据误差，因为后一天的数据可能已经更新多次，直接获取到的那条记录已经是更新多次后的状态了。例如，一个订单是当天支付的，但是第二天凌晨申请退款关闭了该订单，那么这条记录的订单状态会被更新，下游在统计支付订单状态时会出现错误。
2. 通过多个时间戳字段限制时间：通过多个时间戳字段限制时间，可以获取相对准确的数据。具体做法是根据log_time分别冗余前一天最后15分钟的数据和后一天凌晨开始15分钟的数据，并用modified_time过滤非当天数据， 确保数据不会因为系统问题而遗漏。然后根据log_time获取后一天15分钟的数据。针对此数据，按照主键根据log_time做升序排列去重。
3. 获取当天漂移的数据：根据modified_time获取后一天15分钟的数据，并限制多个和业务过程的时间戳为当天。然后根据这些数据按照modified_time升序排序，获取每个数据（主键唯一）首次数据变更的那条记录。
   在实际应用中，可以根据具体业务场景和需求选择适合的策略。对于需要精确数据的场景，建议采用第二种方法，通过多个时间戳字段限制时间来获取相对准确的数据。而对于需要大量数据的场景，可以考虑采用第一种方法，多获取后一天的数据，以保障数据的完整性。对于需要追踪数据变化的情况，可以考虑第三种方法，获取当天漂移的数据。
   在实施这些策略时，需要注意以下几点：

• 确保数据的准确性和完整性：在多获取后一天的数据时，需要注意数据的准确性和完整性。需要对数据进行校验和清洗，以避免误差和异常值的影响。
• 考虑系统的性能和负载：在大量数据的场景下，需要考虑系统的性能和负载。过多的冗余数据可能会对系统造成负担，因此需要根据实际情况进行权衡和优化。
• 及时更新系统和数据：在解决零点漂移问题时，需要及时更新系统和数据。随着业务的变化和系统的升级，数据漂移问题可能会不断出现，因此需要定期检查和更新系统和数据。
  总之，解决ODS数据零点漂移问题需要综合考虑多种因素，包括数据的准确性和完整性、系统的性能和负载以及及时更新系统和数据等。在实际应用中，需要根据具体情况选择适合的策略并实施相应的措施。