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通过近年倒退，抖音电商的体量和规模曾经相当可观。基于数据驱动思路，在数仓建设、数据管理等层面的工作，推动抖音电商能精确剖析和测量数据，做出以数据为根据的决策，从而推动业务疾速倒退。
其中，数据有效性、及时性、准确性关系到 C 端用户体验和 B 端商家决策，在数据体量宏大的状况下，难以避免数据缺失、纬度谬误、产出延时等问题，这与数据品质治理非亲非故。
本文对话抖音电商团队，为你揭秘宏大数据体量下的数据品质治理最佳实际。据抖音电商数据团队介绍，目前数据品质问题集中体现在：历史数据繁多，导致无奈精确定位异样数据；不足正当的监控规定；补齐表监控规定工夫、人力老本低等。
为了高效、便捷实现数据品质监控，抖音电商数据团队引入火山引擎 DataLeap 数据品质平台，通过数据稳定监控、异样报警、数据内容探查及差别比照工具等性能，保证数据在生产及应用流程中的可靠性和合理性，防止因为数据品质导致的数据失信、决策失误等事变。
抖音电商数据团队次要介绍了数据品质监控、数据异样治理两个场景。在数据品质监控上，抖音电商通过火山引擎 DataLeap 对抖音 APP 存量数据品质配置监控，并积淀正当的监控规定，不便监控工作的配置状况及把关数据品质。
火山引擎 DataLeap 数据品质平台首先，在监控范畴上，通过数据品质平台实现 ToB、ToC 工作笼罩全量监控，及时躲避数据品质危险；其次，在推动机制上，因为 ToC 链路上游多且监控工作带来过多计算资源耗费，抖音电商团队优先从外围数据链路发展数据品质监控；最初，在落地执行上，通过确立指标、Owner 和进度，实现表行数、反复值、空值、表字段、异样值的梳理。最终实现抖音电商数据品质治理全链路标准化，即由牵头人发动配置事项，通过火山引擎 DataLeap 数据品质平台实现监控配置，并跟踪实现状况，最初相干数据被推送至看板，不便相干数据研发人员查看和复盘。
对于数据异常情况，抖音电商团队次要通过火山引擎 DataLeap 表探查的能力来解决。数仓中较多数据表字段存在异样值、空值，在应用前无奈感知，导致在数据应用时才发现品质问题，再由业务方反馈，解决效率较低。
火山引擎 DataLeap 具备制订对立的监控标准与开发标准能力，反对检测历史数据异样以及空值等状况，并默认解决、标注数据属性，确保无数据品质问题，才推动表上线流程。
除数据品质治理外，火山引擎 DataLeap 还具备数据集成、开发、运维、资产、平安等全套数据中台建设能力，无效晋升数据研发效率、升高治理老本，目前曾经利用于泛互联网、制作、新批发、汽车等畛域。
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