数据质量管理是指对数据质量进行管理和控制，以确保数据质量符合特定用途和特定用户的需求和期望。

一、数据质量的定义

根据《DAMA》对数据质量的定义是：“数据质量是指数据在满足特定用途的过程中，以及在满足特定用户的需要和期望的过程中，所表现出来的适当性、准确性、完整性、一致性、可靠性和时效性等特征的度量。”这一定义强调了数据质量与特定用途和用户需求之间的紧密关系，并突出了数据质量的多维特征。

二、数据质量的多维特征

1. 适当性：指数据是否符合特定用途和特定用户的需求和期望。适当性是数据质量的首要特征，它取决于数据的来源、采集、处理、存储和使用等多个环节。
2. 准确性：指数据是否与实际情况相符合。数据的准确性是数据质量的关键特征之一，它同样受到数据来源、采集、处理、存储和使用等因素的影响。
3. 完整性：指数据是否完整、不缺失。完整性是数据质量的重要特征，数据的完整性也取决于数据的全生命周期管理。
4. 一致性：指数据在不同的时间、地点、系统和应用中是否保持一致。数据一致性是确保数据准确和可靠的关键。
5. 可靠性：指数据在存储、处理、传输和使用过程中是否能够保持正确、稳定、可靠的状态。
6. 时效性：指数据在存储、处理、传输和使用过程中是否能够保持及时、实时的状态。时效性对于实时性要求高的应用场景尤为重要。

三、数据质量的评估

数据质量评估是对数据质量进行定量或定性的评估和分析，以确定数据质量的好坏程度。DAMA提出了一系列评估数据质量的方法和标准，包括数据质量度量、数据质量评估模型和数据质量评估标准等。

1. 数据质量度量：通过数据质量指标（如适当性、准确性、完整性、一致性、可靠性和时效性）对数据进行定量的度量和分析。度量方法包括统计分析、数据挖掘、机器学习、数据可视化等。
2. 数据质量评估模型：如数据质量成熟度模型、数据质量评估框架和数据质量评估流程等，帮助用户更好地评估和管理数据质量。
3. 数据质量评估标准：作为数据质量评估的重要依据和参考，帮助用户制定和执行数据质量管理的规范。

四、数据质量管理的实现

（一）工具介绍

Apache DolphinScheduler （https://dolphinscheduler.apache.org/）是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统。适用于企业级场景，提供了一个可视化操作任务、工作流和全生命周期数据处理过程的解决方案。

数据质量是系统的其中一个模块。数据质量任务是用于检查数据在集成、处理过程中的数据准确性。本版本的数据质量任务包括单表检查、单表自定义SQL检查、多表准确性以及两表值比对。

（二）数据质量任务的执行逻辑

用户在界面定义任务，用户输入值保存在TaskParam中 运行任务时，Master会解析TaskParam，封装DataQualityTask所需要的参数下发至Worker。 Worker运行数据质量任务，数据质量任务在运行结束之后将统计结果写入到指定的存储引擎中，当前数据质量任务结果存储在dolphinscheduler的t_ds_dq_execute_result表中 Worker发送任务结果给Master，Master收到TaskResponse之后会判断任务类型是否为DataQualityTask，如果是的话会根据taskInstanceId从t_ds_dq_execute_result中读取相应的结果，然后根据用户配置好的检查方式，操作符和阈值进行结果判断，如果结果为失败的话，会根据用户配置好的的失败策略进行相应的操作，告警或者中断

（三）检查逻辑详解

• 校验公式：[校验方式][操作符][阈值]，如果结果为真，则表明数据不符合期望，执行失败策略
• 校验方式：
• [Expected-Actual][期望值-实际值]
• [Actual-Expected][实际值-期望值]
• [Actual/Expected][实际值/期望值]x100%
• [(Expected-Actual)/Expected][(期望值-实际值)/期望值]x100%
• 操作符：=、>、>=、<、<=、!=
• 期望值类型：固定值、日均值、周均值、月均值、最近7天均值、最近30天均值、源表总行数、目标表总行数
• 例子
• 校验方式为：[Actual-Expected] [实际值-期望值]
• [操作符]：>
• [阈值]：0
• 期望值类型：固定值=9。
• 假设实际值为10，操作符为 >, 期望值为9，那么结果 10 -9 > 0 为真，那就意味列为空的行数据已经超过阈值，任务被判定为失败

（四）单表检查之空值检查

空值检查的目标是检查出指定列为空的行数，可将为空的行数与总行数或者指定阈值进行比较，如果大于某个阈值则判定为失败

• 计算指定列为空的SQL语句如下：SELECT COUNT(*) AS miss FROM ${src_table} WHERE (${src_field} is null or ${src_field} = '') AND (${src_filter})
• 计算表总行数的SQL如下：SELECT COUNT(*) AS total FROM ${src_table} WHERE (${src_filter})

界面操作指南

• 源数据类型：选择MySQL、PostgreSQL等
• 源数据源：源数据类型下对应的数据源
• 源数据表：下拉选择验证数据所在表
• 源过滤条件：如标题，统计表总行数的时候也会用到，选填
• 源表检查列：下拉选择检查列名
• 校验方式：
• [Expected-Actual][期望值-实际值]
• [Actual-Expected][实际值-期望值]
• [Actual/Expected][实际值/期望值]x100%
• [(Expected-Actual)/Expected][(期望值-实际值)/期望值]x100%
• 校验操作符：=，>、>=、<、<=、！=
• 阈值：公式中用于比较的值
• 失败策略
• 告警：数据质量任务失败了，DolphinScheduler任务结果为成功，发送告警
• 阻断：数据质量任务失败了，DolphinScheduler任务结果为失败，发送告警
• 期望值类型：在下拉菜单中选择所要的类型

（五）其它数据质量检查：单表检查之及时性检查、单表检查之字段长度校验、单表检查之唯一性校验、单表检查之正则表达式校验、单表检查之枚举值校验、单表检查之表行数校验、单表检查之自定义SQL检查、多表检查之准确性检查、两表检查之值比对

具体请查阅：https://dolphinscheduler.apache.org/zh-cn/docs/3.2.1/guide/data-quality