趋近智
治理层设定规范,工程团队则需贯彻执行。软件工程通过单元测试核实逻辑,数据工程则通过断言确认数据状态。若无自动化测试,质量问题常隐而不显,直至影响下游报告或应用运行。
本章侧重于数据质量检查的技术实现。我们将从抽象的数据标准定义,转为具体的程序化断言。您将学会如何使用标准维度来量化质量:即准确性、完整性、一致性与有效性。
我们将审视数据断言的结构,编写逻辑以验证数据模式,并对数据类型进行强制规范。本课程内容还包含统计分析,这种方法能找出数据分布中,简单基于规则检查可能忽略的异常。例如,验证某列均值 是否处于预期范围 内,便可实现动态质量控制。
本模块学习完毕,您将明白如何构建用作关卡的验证套件,以防止不合规数据流入生产环境。
2.1 数据质量的主要维度
2.2 数据断言的剖析
2.3 验证模式和类型
2.4 统计画像与分布检查
2.5 实践:编写数据验证套件
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