ETL 中的数据质量评估与监控

在当今数据驱动的商业环境中，ETL(提取、转换、加载)流程作为数据仓库和数据分析的基础环节，其数据质量直接影响后续决策的准确性。本文将探讨如何在 ETLCloud 平台中实现高效的数据质量评估与监控机制，通过配置化流程、自定义质量规则和智能告警系统，确保数据在流动过程中的完整性和可靠性。

1.配置数据源

来到平台首页，数据源管理模块。

新建数据源。

选择相应的数据库种类。

按要求填写数据库信息。

2.配置数据库质量检测

来到平台首页，进入离线数据集成模块

左侧菜单栏找到数据质量监测。

新建数据质量检测规则并进行配置。

先提交保存数据质量检测，接下来要配置一个用于告警的流程

3.配置告警流程

4.绑定质量检测与告警

回到数据质量检测

绑定告警后启动数据质量监测调度。

被监测的表。

钉钉成功接收到告警消息

以上便是使用 ETLCloud 实现高效的数据质量评估与监控机制的具体过程，可以看到，我们使用 ETLCloud 工具链接数据库，每隔一段时间监测表的数据，对整张表的数据根据绑定的规则进行检测，然后配置具体的告警阈值，当错误数据占比达到阈值，将错误信息发送到流程。并且在流程将错误信息发送到钉钉机器人。当然，告警的通知方不仅限于钉钉，还可以通过 API、微信、邮箱等方式发送通知。实现高效的实时数据质量监控闭环。