数据产品生命线之数据质量

CrazyPM产品经理社区  阅读数  56  2021-10-01 04:45:43

编辑导语:数据质量问题,是每个数据应用类的数据产品都需要时刻关注并解决的问题。本篇作者结合自己的工作经历与思考,跟我们分享了数据质量问题的类型、问题产生的原因、如何用数据质量监控产品,一起来看一下。

数据产品生命线之数据质量

数据人最常听到,最扎心、刺耳的一句话,莫过于“你数据准不准?”。一次数据异常的“锅”,可能就抵过了过去数据支撑积累的所有业务价值感知。数据质量问题,是每个数据应用类的数据产品都需要时刻关注并解决的问题。

下面的场景,你是否曾经经历过?

  1. 9点钟刚开始上班,用户群里已经炸了锅,营销数据报表、经验概况……今天的数据怎么还没出来啊,晨会着急看数呢。
  2. CDP平台新客大礼包营销场景,为什么出现了是实为老客但系统判定成新客,多发的成本,损失谁来承担啊?
  3. 昨天DAU同比下降了80%,你们确认下数据对不对,是不是数据不全啊?
  4. 大数据安全法9月1日正式实行了,你们数据产品中怎么出现了用户身份信息,你违法了啊!
  5. 业务发现流量统计有个异常的峰值,被业务diss,你们数据产品自己不看数据吗,没有一点业务常识和数据sense吗?……

BI数据分析、数据化运营等数据价值应用类的数据产品,数据质量的问题将导致错误的业务决策,或者带来用户体验问题、直接的经济损失。因此,作为数据干饭人,要对数据产品的数据质量负责,早诊断、早发现、早解决,防患于未然,否则,蚁穴溃堤就为时已晚。

一、数据质量问题的类型

国际数据管理协会(DAMA)定义了数据质量维度,结合实际的业务场景,总结数据质量7个核心的维度:准确性、及时性、完整性、合理性、一致性、唯一性、安全性。

数据产品生命线之数据质量

1. 准确性

准确性是指,一个数据值与设定为准确的值之间的一致程度,或与可接受程度之间的差异。在数据质量评价维度里面是第一位的,数据都不准,数据产品可视化效果再炫酷、交互体验再丝滑,也都无济于事。

而且准确性是业务对数据团队信任度的重要前提。当数据产品呈现的数据多次不准确后,一旦数据出现波动,业务第一反应往往是数据是不是不准,而不是先看是不是有业务动作产生的数据结果。

1)数据产品应对策略:

定义数据评价标准,例如按照业务增长趋势或模型预测,定义指标合理的波动范围,当波动超出阈值后,及时预警通知数据人员,提前发现解决。

2. 及时性

数据从采集加工到输出应用,需要经过很长的数据仓库ETL计算、数据同步的过程,任务运行耗时、运行质量、任务的依赖关系,都会影响数据最终产出的时间。

一般离线数据分析(T+1,指今天分析的是昨天的完整数据)在次日凌晨12:00开始执行任务,当数据量大、计算耗时长、依赖任务多的任务,可能数据要在第二天下午,或者T+2才能输出。业务上班需要看数据,数据还没跑完,就影响业务正常的使用数据了。

数据及时性主要受大数据集群服务的稳定性、存储和计算资源的影响,集群资源紧张,任务抢资源时,可能会导致原来9点前完成的任务,到下午还没完成。

1)数据产品应对策略:

设定核心数据涉及任务的最晚就位时间监控,但这种监控多数是通知,因为一般资源层面的问题很难修复,以知晓为主。而数据产品需要制定对应的兜底方案,例如,监控数据任务的状态,只有任务状态为成功时,才展示最新日期的数据,否则仍然展示前一天的数据,并且加上对应的交互提醒。“昨日数据计算中,请先查看其他日期数据”。

3. 完整性

主要包括实体缺失、属性缺失、记录缺失和字段值缺失四个方面。举个例子,App用户会基于设备ID+用户账号生成一个唯一uuid,在某次iOS发版后,数据报表统计分析发现iOS的DAU出现陡降,按照操作系统和app版本发现是新版本id生成服务异常,很多用户uid为空,测试环节没有覆盖到,大量的数据统计才能发现这个问题。于是,后来针对埋点数据的核心字段,都进行了完整性监控,从数据底层更早发现问题,而不是业务报表输出。

4. 合理性

主要包括格式、类型、值域和业务规则是否合理有效。由于业务端并不会把所有用户的交互输入操作进行规则验证,对于一些异常操作,会导致数据出现异常的情况。曾经遇到过外卖BD为了完成业绩获取奖金,自己跟商家合作下大金额订单,一笔外卖十几万元。这种可能就属于不正常的数据,通过数据合理范围的设定,可以及时抓出这些问题,由运营人员或者廉政部门进行审核。

5. 一致性

指系统之间的数据差异和相互矛盾的一致性,业务指标统一定义,数据逻辑加工结果。数据团队不生产数据,只是数据的搬运工,数据从业务系统同步数据仓库,可能会由于系统、工具异常,导致数仓数据和业务端数据不一致的情况。对于数据产品端,主要是指同一指标或标签,数据处理逻辑不一致,数据对不上。数据加工层,需要对数仓贴源层与业务数据源数据量、核心字段一致性监控。

6. 唯一性

主要是指数据主键的唯一,经常遇到数据主键重复,导致数据统计异常的情况。

7. 安全性

2021年9月1日数据安全法正式实行,对于用户身份证、手机号等敏感数据是严谨明文传输和展示的,数据加工处理要在加密状态进行,数据产品端展示明文敏感信息会带来法律风险。

二、数据质量问题产生的原因

导致数据质量的问题多种多样,一般可以分为业务端、技术端、基础设施几个方面:

1. 业务端

业务变动,例如新上活动页面埋点缺失,业务源系统变更(源系统数据库表结构变更、源系统环境变更)、业务端数据输入不规范等。

2. 技术端

数据开发流程不规范、数据质量监控不健全,例如数据开发任务中各种任务的流程、参数、配置等出错,数据验证不充分。

3. 基础设施

存储计算集群资源不足,导致数据处理任务失败、延迟,从而导致数据输出结果异常。

三、数据产品如何掌控好自己的生命线

除了数据开发者需要关注自己的数据质量外,数据产品也需要对数据产品涉及到的数据源、任务进行过程监控,及时发现数据质量问题。同时,在产品端提供异常提醒,避免数据问题带来的错误决策或错误数据的营销使用。

首先,基于数据血缘或线下的数据链路维护,找到数据产品用到的数据的加工链路。针对核心服务,保证数据质量监控规则的全面覆盖。当数据加工环节出现异常时,第一时间知晓,跟进开发修复数据,并在业务端做好信息同步。

其次,在数据产品实现时,对数据指标依赖的加工任务状态进行判断,一是任务成功状态,二是及时性,当任务失败或延迟时,产品页面上,进行兜底方案处理,例如友好的文案提示,或利用IM邮件等通知用户。

此外,数据产品要和数据血缘建立联动关系,当业务怀疑数据异常时,可以直接从前端页面中,一键找到数据指标的加工链路,快速排查问题。

最后,数据团队还需要和业务建立信息互通机制,例如参与业务周会,了解产品、运营等业务动作,业务变动时,可以第一时间评估对数据的影响。

四、数据产品的延申:数据质量监控产品

为了实现数据产品对数据质量问题的早发现、早解决、早通知,最常用到的一个工具类数据产品就是数据质量监控了。即通过数据表、字段的规则配置,例如对表数据量、数据重复、字段波动、字段值等监控规则。在数据源层发现质量问题。

数据产品生命线之数据质量

五、小结

数据质量问题是数据开发人员与数据产品需要共同关注的问题,两个角色是“一根绳上的蚂蚱”。但实际上,往往会出现断层的情况,即数据开发人员对数据输出端:数据产品的关注度不够,认为只要自己把数据ETL做好,加一些监控就够了。

而数据产品,则以为只需要关注产品功能和交互,数据出来问题,那是数据开发的责任,不关注数据质量。数据产品是数据价值的体现形式之一,应该从产品出发,关注数据质量保障流程,共同提升业务对数据团队的信任度。

这样,再有业务问“数据准不准”时,就可以更加有底气地反问:“你们业务有调整吗?”

#专栏作家#

数据干饭人,微信号公众号:数据干饭人,CRAZYPM产品经理社区专栏作家。专注数据中台产品领域,覆盖开发套件,数据资产与数据治理,BI与数据可视化,精准营销平台等数据产品。擅长大数据解决方案规划与产品方案设计。

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题图来自Unsplash,基于CC0协议

 

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