一、 背景 现在数据仓库层面的工作越来越多，开发人员也越来越多，如何保障数据准确性是一项非常重要的工作，，数据仓库的很多应用数据直接呈现给用户或者支撑企业分析决策的，容不得数据出现错误。随着开展的业务越来越多，数据模型越来也多,我们管控的越晚就越容易出问题。尽管有数据仓库建设规范，同样在数据 ...

大的归类三个方面： 一 数据质量 1 数据的完整性： 所有的所都符合BI业务需求。 2 数据的一致性： 经过数据清洗转化（ETL）能和数据源保持一致。 3 数据的精准性： 在不同的业务规则和业务情景下，值都是正确的。 二 数据性能：数据仓库能够给用户报表 ...

数据处理的过程 数据处理的过程一般如下： 数据质量管理(DATA Quality Managenment)是指对上述过程中每个阶段可能出现引发数据质量的问题进行识别、监控、预警等相关管理活动。 通过改善和提高组织的管理水平是的数据质量进一步提升。 数据质量管理是一个循环管理的过程，其最终目标 ...

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 ...

元数据（Meta Data），主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及 ETL 的任务运行状态。一般会通过元数据资料库（Metadata Repository）来统一地存储和管理元数据，其主要目的是使数据仓库的设计、部署、操作和管理能达成协同和一致 ...

这一切的前提。所以如何保障数据质量，确保数据可用性是数据仓库建设中不容忽视的环节。 数 ...

转自： https://zhuanlan.zhihu.com/p/413450595 数仓建设真正的难点不在于数仓设计，而在于后续业务发展起来，业务线变的庞大之后的数据治理，而数据治理的范围非常广，包含数据本⾝的管理、数据安全、数据质量、数据成本等。在这么多治理内容中，大家想下最重要的治理是什么 ...

总线架构是数据仓库建设的总体规划，从整体视角描述了解决方案的维度模型，描述了各个子系统的功能以及关系，描述数据从源系统到决策系统的数据流程，提供建立企业数据仓库系统的增量式方法。业务需求回答了要做什么，总线架构就是回答怎么做的问题。 一、整体解决方案架构： 数据仓库 ...