大数据场景下的数据质量问题,说起来都懂点,但真搞起来还是挺烧脑的。数据太杂,来源一堆,格式也五花八门,整不好就容易出锅。数据清洗、标准化、验证这几步,少了哪一个都不行。尤其在做实时时,数据的一致性时效性就关键,晚一秒都影响业务判断。这个资源对数据治理里的几个关键点讲得比较系统,像准确性、完整性这些,看完之后你会更有方向感,知道怎么去搭建一套靠谱的数据质量管控流程。哦对了,文末那几个链接,都是围绕数据一致性相关的实战文章,有兴趣可以点进去看看,蛮有参考价值的。