数据治理：数据仓库的数据质量管理规范.doc

数据治理在IT行业中扮演着至关重要的角色，尤其是在数据仓库领域。数据仓库是企业用来整合、存储和分析大量结构化数据的系统，它为企业决策提供关键信息。因此，确保数据仓库中的数据质量是确保准确性和信任度的基础。 我们需要认识到质量管理在数据仓库中的必要性。随着业务的增长和数据模型的增多，数据准确性的问题变得更加复杂。为了避免错误和不一致性，必须建立一套数据准确性验证的流程。这包括数据仓库建设规范的遵循，如统一的数据模型命名和逻辑开发标准，以确保数据模型的准确性。 数据指标管理是保障数据质量的核心环节。在数据流转过程中，我们需要对计算出的指标进行验证，确保数据源的准确性和逻辑的正确性。开发前，需求理解的准确性至关重要，这需要通过“需求模板”来完善，包括业务分类、指标名称、统计周期、指标维度、业务口径和技术口径等关键信息。开发数据指标的过程包括四个阶段：看、查、管、控。 “看”是指对开发的指标结果进行初步检查，识别异常数据，如超出正常范围的数值或不合理的统计结果。 “查”则涉及到测试验证和上线审核。测试验证包括总量核对、多维度统计、多表关联统计、明细到指标统计以及新老统计对比，以确保数据的准确性。上线审核时，要对SQL代码进行详细检查，包括查询逻辑、命名规范、代码注释、告警设置和上线位置等，以保证代码质量。 “管”强调在开发过程中遵循流程规则，如需求逻辑说明的记录、复杂需求的多人评审、上线申请的备注和代码审核的轮值制度，以确保指标定义和开发的准确性。 “控”是指对指标的波动情况进行持续监控，一旦发现异常波动，立即进行核查。常见的数据质量监控方法包括记录数校验（确保每天新增记录大于0）、NULL和0值校验（限制NULL或0值的比例）以及新增记录数波动范围的监控（确保在预设范围内）。 数据治理特别是数据仓库的数据质量管理，需要一套严谨的流程和标准，通过多阶段的验证、管理和监控，确保数据的准确性和可用性，从而支持企业的有效决策和业务运营。