兴盛优选数据质量平台（DQC）的建设实践
在大数据时代的浪潮中，数据质量问题成为了困扰企业运营的隐形挑战。面对业务变更带来的空值难题和数据同步的繁琐，兴盛优选敏锐地洞察到了这一痛点，于是推出了创新的数据质量控制平台——DQC，旨在提升数据的精度、完整性、及时性、唯一性、有效性和一致性，实现高效且可持续的数据治理。
DQC的设计背后，融合了业界的先进理念。它借鉴了Apache Griffin的精确度优化，微众银行Qualitis的异常检测和资源管理扩展，以及阿里云DataWorks的工作流中断功能，构建出一套全面且灵活的架构。DQC的核心模块包括DQC-Service（规则管理与展示）、DQC-DS（对接元数据中心）和DQC-Scheduler（任务调度），这三个组件共同构建了实时监控和工作流程集成的坚实基础。
规则的精细化定义: DQC采用SQL语句精确描述数据质量规则，划分为监控对象、规则组和规则三级，确保规则的精准指向。
智能SQL引擎: DQC SQL选择Spark作为核心执行平台，通过Catalog层实现对多数据源的无缝管理，自定义SQL解析器确保跨源规则的执行效率。
快速规则模板: 提供22种预设模板，让规则创建如行云流水，只需简单参数替换，节省时间。
高级定制选项: 对于复杂场景，DQC允许用户自定义SQL规则，充分满足个性化需求。
无缝集成与触发: DQC规则与SOL调度平台无缝对接，支持定时任务和工作流的触发，确保规则执行的灵活性。
DQC的执行流程严谨且高效，从构建数据连接的Init阶段，到执行SQL规则并反馈结果的Run阶段，再到Stop阶段的清理工作，每个环节都精心设计，确保数据质量检查的准确性。DQC的评估机制不仅提供固定值对比，还引入波动比较，确保结果的可靠性。告警机制采用强弱级别区分，确保问题的快速响应，同时支持DataStudio工作流的中断插件，方便问题处理。
自DQC上线以来，它已经在大规模数据监控中展现出了卓越的性能，显著提升了数据的可用性。未来，DQC将朝着更完善的SLA机制、自定义模板和实时规则校验的方向不断优化，继续为企业数据质量的提升贡献力量。
这些创新实践，无疑为数据质量控制领域树立了新的标杆，值得行业内的深入探讨和学习。让我们期待兴盛优选DQC在数据治理领域的更多突破。
参考资料：
微众银行FinTech Qualitis
Apache Griffin
阿里云DataWorks官方文档
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