一定要做 "数据探查"！

一定要做"数据探查"！
一定要做"数据探查"！
一定要做"数据探查"！

问：什么是数据探查？
答：数据探查简单说就是对数据进行一遍分析以便了解数据真实情况。
问：为什么要进行数据探查？
问：谁来做？
问：怎么做？

Why：为什么数据探查？

在数据平台或数据中台项目当中，数据的真实情况远超我们能预想到的，存在各种意想不到的场景或异常数据，经过数据探查，完善大家对数据的认识，避免由于不了解数据而遗漏场景，做到提前预防；同时，经过探查也可及时发现一些缺陷，尽早处理，从而加强质量保障。

What：数据探查什么？

• Input源数据表或文件
• Ouput结果表或文件
• 重点探查关键字段（即：设计到逻辑处理的字段以及处理结果字段）

Input源数据表或文件

• 【正确性】关键字段元数据内容（字段名、类型、长度）是否符合预期
• 【正确性】关键字段value符合需求预期的真实情况；比如：sales_type字段是本店销售、他店销售
• 【有效性】关键字段value中有没有空串或NULL或0；
• 【有效性】关键字段value中有没有不正常或异常数据出现，（比如:身份证号有6位以下的数）
• 【完整性】需要关联的表，检查有没有关联不上的情况。（如：销售事实表关键维表发现太多记录无法关联上正确的车型）
• 【完整性】探索真实数据量情况（数据量大小可能会影响到开发人员的实现方案）
• 【及时性】探索数据更新频率与及时性是否符合预期

源数据表数据探查

Ouput目标表或文件

• 【正确性】关键字段元数据内容（字段名、类型、长度）是否符合预期
• 【唯一性】主键唯一性检查，确保没有重复值
• 【正确性】 关键字段value符合需求预期的真实情况；比如：性别标签结果是男、女、未知。
• 【有效性】关键字段value中有没有空串或NULL或0；
• 【有效性】关键字段value中，有没有出现不符合实际情况的值。（比如: 日新增订单变成负数；再比如：日取消订单远大于日新增数)
• 【一致性】关键字段的相同语义下，字段名称、类型、长度要保持统一
• 【一致性】相同字段的value定义要保持统一
• 【正确性】统计结果表的关键字段，数据分布。（比如：人车关系标签，发现 一人关联了几万车，比如: oneid列为空的有四分之一）
• 【完整性】统计结果表的数据量与预期是否一致
• 【正确性】数据结果蜕变测试验证
• 【正确性】数据结果分布是否符合预期
• 【正确性】数据结果趋势是否平滑，有突增突减可能不正常
• 【及时性】结果数据更新频率与及时性是否符合预期

结果表数据探索

上线之后探索结果表或文件

• 【有效性】探索相关表或文件的数据报告，确保没有发现异常情况。
• 【完整性】探索线上分区齐全
• 【完整性】探索线上每个分区数据量符合预期
• 【及时性】探索线上每个分区、重点最新分区数据分布情况符合预期
• 【正确性】探索线上最新分区数据value正确【找一条数据核实结果正确】
• 【正确性】数据结果蜕变测试验证
• 【正确性】数据结果分布是否符合预期
• 【正确性】数据结果趋势是否平滑，有突增突减可能不正常
• 【性能】检查性能，上线后数据查询或调用性能

Who：谁进行数据探查

数据探查的目标就是更加了解业务与数据情况，提前预防问题或及时发现问题。因此，提早参与，尽早预防。

数据探查执行阶段

• 需求分析阶段（write story)：
  （1）在分析需求或编写故事卡阶段，重点关注真实数据与需求描述一致，且没有存在需求遗漏或与需求冲突的数据场景。
  （2）优先BA、实在不行由DA或DE代替执行
• 需求评审阶段（review story)：
  （1）在story review阶段进行数据探查，验证需求与真实数据无冲突或遗漏，QA同步编写test checklist补充细节。
  （2）QA执行、如果没有QA的团队，BA或DE进行数据探查时核实这一步。
• 故事卡启动（Kick off）
  （1）在数据开发之前，先进行spike，对数据进一步从技术视角探查，有新发现及时补充信息，如有问题提前反馈。
  （2）DE执行
• 故事卡验收（Sign off）
  （1）在Desk check|结卡前，DE自测时，对结果进行数据探查。及时发现问题，及时修正。
  （2）DE执行
• DataPublish/UAT环境/生产环境（QA in Production）：
  （1）对结果数据进行数据探查，及时发现问题，及时修正。
  （2）DE执行（部署后立即执行 - Data publish阶段），QA执行（QA in production阶段），其他角色：团队其他角色包括PO和业务人员在内，在数据发布后，进行数据探查验证，从业务使用视角出发探查结果。

How：怎么做？

• 工具：优先推荐使用工具完成一些通用的数据质量检查项，如：数据量、主键唯一、空值、值分布、样例数据等。如：data profiling、great expections。
• 脚本：现成产品或工具不能支撑的，可以自己写脚本或SQL进行手动探查，如数据结果的分布与趋势等。
• 推荐：推荐团队自行开发工具，自动化数据探查（我们团队内部有自己开发的数据质量检查工具）。

参考
蜕变测试验证，在这里指对于结果之间有一定关系的时候，我们可以找到相应的关系来检验是否有BUG。
举例：经销店A的当日新增订单数 > 经销店B的当日新增订单数，那么，经销店A的当日新增有效订单数一定大于经经销店B的当日新增有效订单数。