数据治理可以说是数据产品的生命线，如果数据不准给业务带来错误的决策引导，可能会带来难以预计的业务损失。
一、数据质量问题产生的原因
二、如何提高数据质量?
数据质量问题无法完全根治或杜绝，所以要想提升数据质量，最重要的就是“早发现，早恢复”。要做到这一点就需要依赖完善的数据质量监控能力，在数据生产加工的全链路过程中，添加质量稽核规则。例如对产出表按照业务规则，设计一些校验逻辑，确保数据的完整性、一致性和准确性。
在数据产出任务运行结束后，启动稽核校验任务对数据结果进行扫描计算，判断数据结果是否符合规则预期。如果不符合，就根据提前设定的强弱规则，触发不同的处理流程。如果是强规则，就立即终止任务加工链路，后续的任务不会执行，并且立即发出电话报警， 甚至关键任务还要开启循环电话报警，直到故障被认领；如果是弱规则，任务会继续执行。但是存在风险，这些风险会通过邮件或者短信的方式，通知到数据开发，由人来进一步判断风险严重程度。
早发现，是要能够先于数据使用方发现数据的问题，尽可能在出现问题的源头发现问题，这样就为“早恢复”争取到了大量的时间。早恢复，就是要缩短故障恢复的时间，降低故障对数据产出的影响。图5 稽核校验执行流程图 那具体要加哪些稽核规则呢？
三、数据治理监控的常用规则
完整性规则。主要目的是确保数据记录是完整的，不丢失。常见的稽核规则有表数据量的绝对值监控和波动率的监控（比如表波动超20%，就认为是异常）。还有主键唯一性的监控，它是判断数据是否有重复记录的监控规则，比较基础。除了表级别的监控， 还有字段级别的监控（比如字段为 0、为 NULL 的记录）。
一致性规则。主要解决相关数据在不同模型中一致性的问题。商品购买率是通过商品购 买用户数除以商品访问 uv 计算而来的，如果在不同的模型中，商品购买用户数是 1W、 商品访问 uv10W，商品购买率 20%，那这三个指标就存在不一致。
准确性规则。主要解决数据记录正确性的问题。常见的稽核规则有，一个商品只能归属在一个类目，数据格式是不是正确的 IP 格式，订单的下单日期是还没有发生的日期等等。
四、数据治理的衡量指标
管理学大师彼得德鲁克说过如果你无法衡量，你就无法提升。做数据治理，也需要有衡量标准，促进不断改善。那么如何评价数据质量是否有改进呢？除了故障次数，你还可以有这样几个指标。
4 点半前数据中台核心任务产出完成率。这个指标是一个综合性指标，如果任务异常， 任务延迟，强稽核规则失败，都会导致任务无法在规定时间前产出。
基于稽核规则，计算表级别的质量分数。根据表上稽核规则的通过情况，为每个表建立质量分数，对于分数低的表，表负责人要承担改进责任。
需要立即介入的报警次数，通常以开启循环报警的电话报警次数为准。对于核心任务， 任务异常会触发循环电话报警，接到报警的数据开发需要立即介入。
数据产品 SLA。每个数据产品上所有指标有没有在 9 点产出，如果没有，开始计算不可 用时间，整体可以按照不同数据产品的重要性进行折算，99.8% 是数据产品一个相对比 较好的 SLA。
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