大数据Clouder认证：使用MaxCompute进行数据质量核查
度量的两个方面：
1、设计质量度量
数据资产目录 数据标准 数据模型 数据分布
2、执行质量度量
完整性 准确性 唯一性 一致性 及时性 有效性 （单列、跨列、跨行、跨表）
数据质量设计原则
1、关键环节注入监控流程 比如数据源接入、多维模型等
2、重要数据：事务数据、主数据、基础数据（数据字典）要进入监控流程；持续稳定的数据可以退出监控流程；价值密度低可以退出监控流程；
数据质量四部曲
策划、控制、度量、改进
扩展知识，实践经验：
打分机制：
指定表的质量KPI，针对表的故障率进行数据质量运营。
最主要的数据质量度量：
1、完整性：空值，数据量（是否漏传）等；
2、一致性：各层前后结果是否一致；
3、是否重复性：数据在单层是否重复
工具：
Griffin 功能有Bug
Shell+Hive 建议（通过Web界面化）
各层校验规则：
ods层：
- 增量数据记录数（短期）设置合理值
- 全量数据记录数（长期）设置合理值
- 空值：
-重复值：使用不为空的字段校验
dwd层：
- 一致性 将需要一致性检测的字段，与ods层做关联join
- 重复性 使用不为空的字段校验
- 空值不需要检验：因为已经做了一致性校验了
dws/dwt层：
- 思路跟ods层一样
ads层:
- 判定指标是否在合理范围内，需设置合理值，与之对比，如超预期，展现层不体现该指标，并触发质量问题排查追踪（atlas追踪血缘关系，触发ETL流程）
数据质量修复：
1、数据丢失：按DT分区，重新导入
2、数据重复：分区表：按DT分区，删除分区所有数据，重新导入；全量表：重导一次
3、指标不符合正常规律：atlas追踪血缘关系，触发ETL流程
