DataWorks配置完成后的数据质量反馈如何实现？

数据质量反馈是指DataWorks能够有效收集和响应数据处理过程中的质量问题,从而不断改进数据质量。

需要依赖DataWorks数据质量管理构件实现,主要包括以下步骤:

在数据处理节点中(如SQL任务、Python UDF等),定义数据质量规则。
数据质量规则可以定义检查列空值率、重复值率、有效值率等指标,并设置阈值和告警级别。

在数据处理过程中,触发数据质量规则,检查数据是否符合要求。
核心是利用DataWorks开发的质量规则引擎完成实时数据质量检查。

如果数据存在质量问题,会根据规则配置发出告警。
支持通过短信、邮件、公告等多种形式进行质量问题回馈。

管理员和数据负责人可以查看数据质量告警,并进行处理。
DataWorks提供数据质量管理台,集中查看和管理所有数据质量问题。

根据数据质量问题,修改数据源和数据处理流程,以改善数据质量。

针对已有的表进行监控规则配置，配置完成后进行试跑，验证该规则是否适用。您可以根据试跑结果，确认此次任务产出的数据是否符合预期。建议每个表的监控规则配置完成后，都进行一次试跑操作，以验证表规则的适用性。试跑成功后，将该规则和调度任务进行关联。在监控规则配置完成且试跑成功的情况下，您需要将表和其产出任务进行关联，以便每次表的产出任务运行完成后，都会触发数据质量规则的校验，以保证数据的准确性。关联调度后，每次调度任务代码运行完成，都会触发数据质量的校验规则，以提升任务准确性。数据质量支持设置规则订阅，您可以针对重要的表及其规则设置订阅，设置订阅后会根据数据质量的校验结果进行告警，从而实现对校验结果的跟踪。如果数据质量校验结果异常，则会根据配置的告警策略进行通知。说明每张表在完成规则的配置后，都需要进行试跑、关联调度和规则订阅等操作。数据质量会产生额外的计算费用，更多详情请参见概述。
https://help.aliyun.com/document_detail/85362.html，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”