数据不准，分析就白搭
你有没有遇到过这种情况：公司做用户画像，结果发现一半用户的地区信息是“未知”；或者销售报表里的订单金额对不上财务系统？问题往往出在数据质量上。大数据时代，我们不缺数据，缺的是可靠的数据。
想象一下，一个电商平台在做促销活动，实时监控大屏显示“订单量突破10万”，可后台却发现大量订单是测试数据混进来的——这种尴尬，根源就是数据质量没把住关。
脏数据从哪儿来？
数据质量问题不是一天形成的。源头五花八门：用户填写表单时乱填手机号，比如输入“13800138000”；设备传感器信号中断，上报了一堆空值；不同系统对接时字段定义不一致，比如一个系统用“男/女”，另一个用“M/F”。这些都会让原始数据变得“脏乱差”。
更麻烦的是，很多企业只关注“数据量有多大”，却忽略了“这数据能不能用”。等到分析阶段才发现问题，返工成本极高。
数据清洗不是一次性任务
很多人以为数据清洗就是跑一遍脚本，把空值删掉、格式统一就行。实际上，在大数据处理流程中，数据质量保障是个持续动作。
举个例子，日志数据每天新增上亿条，其中包含用户行为、错误码、访问时间等字段。如果某天突然发现“访问时间”字段大量出现未来时间戳（比如2099年），那很可能是服务器时钟出错了。这时候需要立刻触发告警，并打上“待核查”标签，而不是直接丢弃或修正。
<!-- 示例：Flink 中检测异常时间戳 -->
<DataStream<LogEvent> filtered = rawStream
.filter(log -> {
long now = System.currentTimeMillis();
return log.getTimestamp() <= now + 60000; // 允许1分钟误差
});</code></pre>建立数据质量规则库
靠谱的做法是提前定义好数据质量规则。比如：
- 手机号必须符合正则表达式 ^1[3-9]\d{9}$
- 订单金额不能为负数
- 必填字段不允许为空
这些规则可以在数据接入时自动校验。Apache Griffin 是一个开源的数据质量工具，支持在 Spark 或 Flink 流程中嵌入校验逻辑。
更重要的是，要把数据质量指标可视化。比如做一个仪表盘，显示“每日异常记录占比”“关键字段完整率”。当某个指标跌破阈值，自动通知负责人。
让人参与进来
技术手段再强，也替代不了人的判断。有些问题机器识别不了，比如一条用户评论写着“这产品真绝了”，情感倾向到底是正还是负？这时候需要抽样交给人工标注。
还可以设置“数据认责人”机制。每个核心数据表都有明确的负责人，谁产出、谁维护。发现问题能快速找到人，而不是互相推诿。
数据质量保障不是追求完美无瑕，而是让数据达到“可用”和“可信”的程度。毕竟，基于垃圾数据做的决策，只会产生更多垃圾结果。