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经过近年开展，抖音电商的体量和规模现已相当可观。
根据数据驱动思路，在数仓建设、数据管理等层面的工作，推动抖音电商能准确剖析和测量数据，做出以数据为根据的决议计划，然后推动事务快速开展。
其中，数据有用性、及时性、准确性关系到 C 端用户体验和 B 端商家决议计划，在数据体量巨大的状况下，难以避免数据缺失、纬度过错、产出延时等问题，这与数据质量管理息息相关。
本文对话抖音电商团队，为你揭秘巨大数据体量下的数据质量管理最佳实践。
据抖音电商数据团队介绍，现在数据质量问题集中体现在：历史数据繁复，导致无法准确定位反常数据；缺少合理的监控规矩；补齐表监控规矩时刻、人力成本高等。
为了高效、快捷完结数据质量监控，抖音电商数据团队引进火山引擎 DataLeap 数据质量渠道，经过数据波动监控、反常报警、数据内容探查及差异对比东西等功能，保证数据在生产及运用流程中的可靠性和合理性，避免因为数据质量导致的数据失期、决议计划失误等事故。
抖音电商数据团队首要介绍了数据质量监控、数据反常管理两个场景。
在数据质量监控上，抖音电商经过火山引擎 DataLeap 对抖音 APP 存量数据质量装备监控，并沉积合理的监控规矩，便利监控使命的装备状况及把关数据质量。
火山引擎 DataLeap 数据质量渠道
首先，在监控范围上，经过数据质量渠道完结 ToB、ToC 使命覆盖全量监控，及时躲避数据质量风险；其次，在推动机制上，由于 ToC 链路上游多且监控使命带来过多核算资源消耗，抖音电商团队优先从中心数据链路开展数据质量监控；最终，在落地执行上，经过确立方针、Owner 和进度，完结表行数、重复值、空值、表字段、反常值的整理。
最终完结抖音电商数据质量管理全链路标准化，即由牵头人发起装备事项，经过火山引擎 DataLeap 数据质量渠道完结监控装备，并盯梢完结状况，最终相关数据被推送至看板，便利相关数据研制人员查看和复盘。
对于数据反常状况，抖音电商团队首要经过火山引擎 DataLeap 表探查的能力来处理。
数仓中较多数据表字段存在反常值、空值，在运用前无法感知，导致在数据运用时才发现质量问题，再由事务方反馈，处理功率较低。
火山引擎 DataLeap 具备制定统一的监控标准与开发标准能力，支持检测历史数据反常以及空值等状况，并默许处理、标注数据属性，保证无数据质量问题，才推动表上线流程。
除数据质量管理外，火山引擎 DataLeap 还具备数据集成、开发、运维、财物、安全等全套数据中台建设能力，有用提高数据研制功率、下降管理成本，现在现已应用于泛互联网、制造、新零售、轿车等领域。
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