数据质量监控步骤及方法

随着大数据时代的带来，数据的应用也日趋繁茂，越来越多的应用和服务都基于数据而建立，数据的重要性不言而喻。而且，数据质量是数据分析和数据挖掘结论有效性和准确性的基础，也是这一切的数据驱动决策的前提！如何保障数据质量，确保数据可用性是每一位数据人都不可忽略的重要环节。

大数据处理中数据质量监控从哪几个方面进行？

数据容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息；
数据种类（Variety）：数据类型的多样性；
数据速度（Velocity）：指获得数据的速度；
数据可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程；
数据真实性（Veracity）：数据的质量；
数据复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。

数据质量监控怎么做？

四大关注点
先简单地聊一下数据质量需要关注的四个点：即完整性、准确性、一致性和及时性。这四个关注点，会在我们的数据处理流程的各个环节有所体现。

一、完整性
完整性是指数据的记录和信息是否完整，是否存在缺失的情况。数据的缺失主要包括记录的缺失和记录中某个字段信息的缺失，两者都会造成统计结果不准确，所以说完整性是数据质量最基础的保障。
简单来讲，如果要做监控，需要考虑两个方面：一是，数据条数是否少了，二是，某些字段的取值是否缺失。完整性的监控，多出现在日志级别的监控上，一般会在数据接入的时候来做数据完整性校验。

二、准确性
准确性是指数据中记录的信息和数据是否准确，是否存在异常或者错误的信息。
直观来讲就是看数据是否上准确的。一般准确性的监控多集中在对业务结果数据的监控，比如每日的活跃、收入等数据是否正常。

三、一致性
一致性是指同一指标在不同地方的结果是否一致。
数据不一致的情况，多出现在数据系统达到一定的复杂度后，同一指标会在多处进行计算，由于计算口径或者开发人员的不同，容易造成同一指标出现的不同的结果。

四、及时性
在确保数据的完整性、准确性和一致性后，接下来就要保障数据能够及时产出，这样才能体现数据的价值。
及时性很容易理解，主要就是数据计算出来的速度是否够快，这点在数据质量监控中可以体现在监控结果数据数据是否在指定时间点前计算完成。

数据质量监控之所以难做，是因为在数据的各个环节都会出现数据质量的问题。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。好好把握这几个点才能更好地进行数据质量监控。