📌 Цель:
Определить ключевые метрики качества данных, которые помогут контролировать достоверность, актуальность, полноту, согласованность и другие критически важные характеристики данных.
🚀 Почему это важно?
✅ Качественные данные → точные BI-отчеты, ML-модели и бизнес-решения.
✅ Обнаружение ошибок до их использования (раннее выявление проблем).
✅ Соответствие регуляторным требованиям (GDPR, ISO 27001, SOC2).
✅ Повышение доверия пользователей к данным.
🔹 1️⃣ Основные критерии качества данных
| Критерий | Описание | Что измеряется? |
|---|---|---|
| Accuracy (Точность) | Насколько данные соответствуют реальному положению дел? | Расхождения между данными и реальностью (например, валидация заказов с CRM). |
| Completeness (Полнота) | Есть ли все необходимые данные? | Количество пропущенных значений, доля заполненных полей. |
| Consistency (Согласованность) | Совпадают ли данные между системами? | Различия между DWH, CRM и DBSS, дублирующиеся записи. |
| Timeliness (Актуальность) | Насколько данные свежие? | Время последнего обновления данных, задержки ETL. |
| Uniqueness (Уникальность) | Есть ли дубликаты? | Количество повторяющихся записей. |
| Validity (Корректность) | Соответствуют ли данные бизнес-правилам? | Ошибки в форматах (например, номера телефонов, даты). |
| Reliability (Надежность) | Можно ли доверять источнику данных? | Источники данных, SLA на обновление. |
🔹 2️⃣ Метрики качества данных
📌 1. Accuracy (Точность)
- 📊 Метрика:
% ошибок в данных - ✅ Пример: 5% заказов в CRM содержат некорректный адрес доставки.
📌 2. Completeness (Полнота)
- 📊 Метрика:
% пропущенных значений в критичных полях - ✅ Пример: 3% клиентов в базе не имеют контактного телефона.
📌 3. Consistency (Согласованность)
- 📊 Метрика:
% расхождений между системами - ✅ Пример: В DWH сумма заказов отличается от CRM на 2%.
📌 4. Timeliness (Актуальность)
- 📊 Метрика:
Среднее время задержки обновления данных (в минутах) - ✅ Пример: Обновление BI-отчетов запаздывает на 1,5 часа.
📌 5. Uniqueness (Уникальность)
- 📊 Метрика:
% дублирующихся записей - ✅ Пример: В базе клиентов 8% записей – дубликаты.
📌 6. Validity (Корректность)
- 📊 Метрика:
% значений, не соответствующих требованиям (формату, бизнес-логике) - ✅ Пример: 12% номеров телефонов записаны в неверном формате.
📌 7. Reliability (Надежность источников)
- 📊 Метрика:
Доля записей, полученных из надежных источников - ✅ Пример: 95% данных поступает из сертифицированных API, 5% – из файлов ручного ввода.
🔹 3️⃣ Автоматический контроль качества данных
📌 Как автоматизировать проверку метрик качества данных?
✅ Внедрение Data Quality Monitoring.
✅ Настройка автоматических триггеров при аномалиях.
✅ Логирование и SLA для задержек в обновлении данных.
📌 Пример: настройка автоматического мониторинга качества данных
| Метрика | Пороговое значение | Действие при нарушении |
|---|---|---|
| Accuracy | Ошибки >2% | Уведомление в Slack, блокировка данных |
| Completeness | Пропуски >5% | Перезапуск ETL, логирование |
| Timeliness | Задержка >30 минут | PagerDuty alert |
🔹 4️⃣ Внедрение мониторинга качества данных
📌 Шаг 1: Определение критичных метрик
- Какие метрики наиболее важны для бизнеса (например, Accuracy для финансовых отчетов)?
📌 Шаг 2: Автоматизация контроля
- Использование инструментов для проверки данных.
- Внедрение SQL-тестов в dbt/Airflow (например, проверка дубликатов).
📌 Шаг 3: Настройка алертов
- Если ошибка превышает порог, отправляется **уведомление **.
- Внедрение автоматического rollback (возврат к предыдущим данным).
📌 Шаг 4: Аналитика и улучшение качества
- Дашборды для отслеживания метрик качества данных.
- Анализ долгосрочных трендов (насколько качество улучшается/ухудшается).
🔹 5️⃣ Пример реализации Data Quality Monitoring
📌 Сценарий 1: Обнаружение дубликатов
✅ DBT автоматически проверяет наличие повторяющихся записей в базе клиентов.
✅ Если количество дубликатов > 5%, отправляется уведомление.
✅ Автоматически запускается скрипт очистки данных.
📌 Сценарий 2: Контроль задержки обновления данных
✅ В Airflow встроена проверка времени последнего обновления данных.
✅ Если данные не обновились в течение 30 минут, отправляется Alert.
✅ При критической задержке автоматический rollback на предыдущую версию.
📌 Сценарий 3: Проверка корректности номеров телефонов
✅ Great Expectations проверяет формат номеров (например, “+7 999 123 45 67”).
✅ Если >10% номеров некорректны, ETL не пропускает данные в продакшен.
🔹 6️⃣ Ожидаемые результаты
✅ Контроль качества данных в реальном времени.
✅ Раннее обнаружение проблем – до того, как данные попадут в отчеты.
✅ Автоматические алерты и реакции – устранение ошибок без участия человека.
✅ Соответствие стандартам (GDPR, SOC2, ISO 27001).
✅ Повышение доверия пользователей к данным.
📍 Итог:
Метрики качества данных позволяют контролировать точность, полноту, актуальность и достоверность данных, а автоматический мониторинг предотвращает ошибки до их использования в бизнесе.