数据质量评估
在做了近一个多月的数据质量评估方案工作，基本实现了从产出原始数据、数据清洗、入库有效数据等阶段,从对质量没有任何概念到实现基本的指标展示，也算是从设计到代码到展示的流程跑通，在一定程度已经能体现公司目前的数据质量
1.为什么做数据质量？
公司数据是从Excel挖掘出来的，不确定性与未知性，准确性没有评判的标准，提供给其他部门不能直接体现数据的好坏，做这件事是非常有必要2
2.从0开始思考怎么做数据质量
对于大多数公司的数据来说，数据格式较为固定,埋点数据或者业务数据都是进行专门的定义，比如商品id为数字，性别用0,1表示，但对于挖掘或者提取到的数据来说，字段的类型格式、长度及语义都可能存在差异，这就需要数据清洗重新规范格式。
3.数据质量计算及流程
离线流程：
实时：
5.思考指标与维度
6.实时的数据质量监控十分有必要，在清洗入仓时进行指标叠加统计监控，如果某些指标超出某些范围，直接前台报警，业务人员进行数据源排查、
实时方面在做全局去重及一些复杂指标是一个比较难处理的问题，因为全局去重会去历史数据进行碰撞与实时性冲突，目前想到的是晚上对前一天的入库数据进行离线跑批计算，
再就是使用redis结合bitmap进行去重（还未实现，大数据量可能会影响结果丢失掉数据）