基本概念：
数据资产质量：是指数仓数据资产表的质量，包含表的设计质量、开发质量、产出质量；
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设计质量：指资产表在业务数据链路中的定位是否合理，信息覆盖与整合是否达到要求；
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开发质量：指资产表在数据开发编码过程中，是否遵循约定的开发规范，数据加工逻辑是否正确；
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产出质量：指资产表对应任务的产出时间是否符合预期，产出结果数据是否达到要求；
影响因素：
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信息因素：开发人员是否了解资产表的具体需求目标，是否了解具体的业务数据链路和信息分布；
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工具因素：平台工具是否稳定，是否有DQC能力，是否有优先级控制能力
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流程因素：研发流程是否合理，是否有代码质量卡点，是否有数据质量卡点，是否有执行保障机制
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人为因素：人员编码水平是否打标，流程执行是否到位，需求理解是否到位
流程设计：
流程管理：
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需求文档落地：
数据类需求文档是数据开发前的资料收集与整理的重要产出，基于文档和业务方对齐具体数据需求，包括各种数据来源信息、加工逻辑信息、结果数据格式等等；
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需求迭代记录：
项目类数据需求往往因进度问题，需求调整较多，为保证信息对齐，建议使用迭代开发，使用aone或语雀 记录迭代需求；
非项目类需求迭代，必须提aone需求单排期处理；
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资产设计：
中间层资产按照中间层资产设计要求，需要在资产关联大图上标明，并给出明确的 实体&单据 定义，防止重复建设；
项目类应用层资产按需求逻辑，明确数据资产间的流转依赖关系，给出明确的数据 维度&粒度 定义，保证资产关系清晰；
非项目应用层资产按需求文档，给出明确的数据 维度&粒度 定义，保证资产关系清晰；
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数据自测：
所有数据表交付验收前，必须进行自测，保证数据表数据量符合预期，保证数据粒度符合预期，保证指标字段取值符合预期；
可通过查询数据进行观察，后期由平台提供校验工具，方便进行数据自测；
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QA验收：
涉及业务回流的资产表，由业务QA同学负责验证数据质量；因数仓不存在测试环境，所以，可与QA同学沟通，采用uat、预发环境验证；
部分特殊情况下，可在数仓dev环境 人工写入数据进行逻辑验证；
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业务验收：
非业务回流类资产表，如报表等，由业务同学自行验收，部分高保障报表（如高管看板）可引入数据质量管理团队相关同学进行验收；
因统计指标等数据逻辑加工复杂，业务同学发现问题周期较长，可与业务同学约定部分验证case，通过后可先上线，再迭代；
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任务发布：
所有回流类任务发布，必须按要求注册业务风险场景( 无系统支持时 可采用文档记录)，按业务产出要求配置任务优先级(如基线控制)；
对于高风险场景任务，要求进行代码review ，保证代码质量；
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DQC配置：
按需进行数据质量监控规则配置，要求中间表必须配置空表检测、重复值检测；高风险应用表必须配置空表检测、重复值检测、业务逻辑检测等；
全部采用强规则控制，检测异常时中断任务并告警，防止影响下游任务；
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资产文档更新：
中间层数据资产表上线后需要更新中间层资产文档，方便进行中间层数据资产管理；
项目类应用层数据资产表上线后，可在各自项目文档库维护，方便需求方查看项目产出数据资产情况；
非项目应用层数据资产表可不做要求，按需求交付即可;
