数据质量评估入门&数据监控
这里的数据质量不是测试的那种质量，而是可以理解为数据自身的质量属性。
什么是数据质量
数据质量指数据是否适合其使用目的的程度，包括数据的准确性、完整性、一致性、可靠性和时效性等方面。数据质量评价是评估数据质量的一种方法，它可以帮助企业或个人评估数据的可靠性和适用性。
不为空率
select round(count(uc_product)*100/count(1),4) AS not_null_rate from table_name
数据质量不为空率是评估数据质量的一种指标，用于衡量数据中非空值的比例。该指标可以帮助企业或个人评估数据的完整性，以及数据是否可以用于后续的分析或决策。
计算数据质量不为空率的方法很简单，只需要将数据集中的非空值数量除以总的样本数量即可。例如，如果一个数据集中有100个样本，其中有90个样本是非空值，那么该数据集的数据质量不为空率为90%。
数据质量不为空率的高低可以反映数据的质量问题。如果数据质量不为空率较低，说明数据中存在大量的缺失值，这可能会影响后续的分析或决策结果。因此，数据质量不为空率可以作为数据预处理的重要步骤之一，以保证后续的分析或决策结果的可靠性。
什么数据监控？
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数仓如何做数据监控
在数仓中，数据监控是一个至关重要的环节。它可以帮助我们及时发现和解决数据质量问题，确保数据的准确性和完整性。以下是数仓如何做数据监控的一些方法：
1. 定义监控指标
在进行数据监控之前，我们需要明确需要监控的指标。这些指标应该与业务相关，并能够帮助我们了解数据的准确性和完整性。例如，我们可以监控数据的质量、完整性、一致性等指标。
2. 设计监控流程
监控流程应该包括数据源的采集、数据的清洗、数据的加工和数据的输出等环节。我们需要在每个环节中设置监控点，确保数据在每个环节中的质量都符合要求。
3. 实施监控
实施监控应该包括监控的频率、监控的方式和监控的结果。我们可以通过定时监控、实时监控和异常监控等方式来实现监控，并通过图表或报表等形式来呈现监控结果。
4. 处理异常
当发现数据异常时，我们需要及时处理，并找出异常的原因。例如，数据源的采集出现问题，清洗规则有误等。我们需要追溯异常的根本原因，并及时修复。
综上所述，数据监控是数仓建设中的一个重要环节。通过明确监控指标、设计监控流程、实施监控和处理异常等方法，我们可以保证数仓中数据的准确性和完整性，为业务决策提供可靠的数据支持。
