数据开发是指通过设计、构建和维护数据架构、数据管道及数据处理系统,实现数据从采集、清洗、转换到存储的全流程管理,为数据分析与应用提供高质量数据支持的过程。本栏目聚焦数据开发领域前沿技术与实践经验,分享数据集成、数据建模、数据治理等关键环节的解决方案,助力读者提升数据开发能力,构建高效、可靠的数据基础设施,赋能企业数据驱动决策。
老系统数据质量太差怎么治理?FineDataLink 5.0 从存量修复到持续监控的完整方案
数据质量,是很多企业嘴上重视、行动上却迟迟不落地的一件事。
流批一体,是近几年数据开发领域被反复提及的一个词。它的理想图景很美好:同一套平台、同一套开发逻辑,既能处理实时流数据,也能处理离线批数据,团队不需要为两种计算范式维护两套工具、两套代码、两套运维。
数据开发和数据质量,过去常常被当成两件事分开做:先建一套数据开发平台做 ETL,再另上一套数据质量工具做检测。结果就是数据在生产环节和质检环节之间出现断层,质量问题往往要等数据到了消费端、被业务方发现,才能回头追溯。
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