你如何管理数据湖和数据仓库中的数据质量？

数据质量管理确保数据在分析和决策中的可靠性和可用性。它涉及衡量、监控和提高数据准确性、一致性、完整性、及时性和有效性的流程。高数据质量在数据湖（原始、多样化数据存储）和数据仓库（结构化、已处理数据）中都至关重要，以防止有缺陷的见解和代价高昂的错误。 在数据仓库中，写入时模式（schema-on-write）及早实施结构化，便于在ETL/ELT流程中执行验证规则。数据湖由于采用读取时模式（schema-on-read），需要主动治理：定义标准、在摄入/转换过程中实施验证，以及对存储数据进行分析。核心原则包括明确所有权、定义质量指标、自动化监控和修复工作流。两者都受益于元数据管理，以实现数据血缘和质量跟踪。 质量管理涉及几个关键步骤。首先，建立数据治理政策，并为每个数据域/管道定义质量规则。其次，在数据摄入和处理过程中实施自动化数据验证（格式、完整性、唯一性、引用完整性）。第三，安排定期的数据剖析和质量检查，并集成警报功能。第四，利用元数据跟踪数据血缘和质量分数。最后，创建修复流程，以在源头或下游修复问题。持续监控和改进对于维护可信的数据资产至关重要。