数据仓库质量建设及DQC配置：从原则到实践

在当今的数字化时代，数据已经成为企业决策和运营的重要依据。因此，确保数据的准确性和可靠性至关重要。数据仓库质量建设是实现这一目标的关键，而DQC（数据质量中心）配置则是其中的重要组成部分。本文将详细介绍数据仓库质量建设的原则和方法论，以及DQC配置的实践经验，帮助读者更好地理解和应用这一领域的知识。
一、数据质量保证原则
数据质量保证是指确保数据准确、可靠、一致、及时的过程。以下是数据质量保证的四个原则：

1. 完整性：确保数据的所有属性都是完整的，没有任何缺失或未填写的情况。
2. 准确性：数据应该是准确的，没有错误或偏差。
3. 一致性：数据应该与业务规则和标准一致，没有违反逻辑或不一致的情况。
4. 及时性：数据应该是最新的，能够反映当前的业务情况。
   二、数据质量建设方法论
   数据质量建设的方法论包括以下三个关键步骤：
5. 知晓消费场景：通过数据资产等级和基于元数据的应用链路分析解决知晓消费场景问题。这有助于了解数据的用途和消费者，从而更好地定义数据的质量要求。
6. 数据生产加工各环节卡点校验：根据资产等级的不同，当对应的业务系统变更时，决定是否将变更通知下游；高资产等级的业务，当出现新业务数据时，是否纳入数据中，需要卡点审批。离线卡点校验主要有数据开发、测试、发布和历史或错误回刷等环节的卡点校验。这有助于确保数据在生产过程中的质量和准确性。
7. 风险点监控：可能出现的数据质量和数据时效性（摩萨德）的监控。摩萨德是离线任务的监控报警，它会根据离线任务的运行情况实时决策是否告警、何时告警、告警方式、告警给谁等。摩萨德提供了两个最主要的功能：强保障监控和自定义告警。这有助于及时发现和处理数据质量问题，确保数据的可靠性和及时性。
   三、数据校验规则
   为了确保数据的准确性和可靠性，需要进行数据校验。以下是常见的数据校验规则：
8. 主键重复校验：业务主键重复校验Select业务主键,count(1) as num From table Group by业务主键 Having num>2处理指导：业务发生变化,曾经的业务主键发生改变 业务数据有问题 数据同步有问题。
9. 数据量校验：每个周期全量数据量范围select count(1) from table where dt=xxxx-xx-xx每个周期增量数据量范围select count(1) from table where dt=xxxx-xx-xx and时间=具体某一天。
10. 重要字段校验：枚举值校验枚举值个数:count distinct非空校验null 、空字符串等。
11. 指标校验：指标交叉验证范围校验eg:xx率范围0-1 (xx_rate<0 or xx_rate>1)。
12. 字段总数校验：业务表字段个数校验防止出现加重要字段未通知的情况。
13. 数据及时性校验：在预定的时间,数据有没有计算出来。
    四、实际应用经验
    在实践中，针对不同的数据层（如ODS层和DW层），需要采用不同的数据校验规则和策略。一般情况下，ODS层数据需要检查规则1+规则2+规则3+规则5+规则6，而DW层数据需要检查规则1+规则2+规则3+规则4+规则6。这些规则可以帮助发现数据中的问题，并及时进行处理，确保数据的准确性和可靠性。
    总结来说，数据仓库质量建设和DQC配置是确保企业数据准确、可靠、一致和及时的关键过程。通过遵循数据质量保证原则，采用适当的方法论和校验规则，以及积累实际应用经验，企业可以更好地管理和维护数据质量，从而为决策和运营提供可靠的数据支持。