DataWorks报警信息发送到企业微信？

在使用DataWorks进行数据开发时，如果按照时间戳抽取新增数据却频繁出现数据遗漏的情况，可能涉及到几个方面的问题。首先，需要确认数据同步和处理逻辑是否正确实现了增量同步，特别是针对每5分钟一次的周期调度。以下是可能导致数据遗漏的一些常见原因及其解决办法：

1. 数据同步延迟：确保源系统的数据能够在5分钟内完成更新并同步到DataWorks的数据仓库中。如果数据更新存在延迟，可能会导致部分数据在下一个调度周期开始前未能被抓取到。你可以考虑增加一些缓冲时间或采用更灵活的时间窗口设置来覆盖潜在的数据延迟。
2. 时间戳字段的处理：确认你在源端和目标端的时间戳字段是否一致，并且增量同步逻辑正确无误。如果时间戳字段在源端和目标端有不同的格式或精度，可能会导致数据筛选时出现问题。确保同步任务配置页面中正确设置了增量同步字段，并且过滤条件合理。
3. 任务调度配置：检查任务的调度时间和调度方式是否正确配置。如果调度时间设置得过于紧凑，可能会影响到数据的完整抓取。根据，你可以通过调度配置的时间属性来调整任务执行的周期及时长，确保有足够的处理时间来捕获所有的新数据。
4. 脏数据处理：有时候脏数据也可能影响到数据同步的完整性。确认你的同步任务是否忽略了脏数据，如果是的话，脏数据是否会阻碍正常数据的同步。根据，脏数据会被忽略且不会写入目标表，但不会阻塞任务，确保这一点符合你的业务需求。
5. 网络延迟和资源限制：考虑到实时同步任务可能会受到网络延迟和资源限制的影响，特别是在高并发情况下。根据，如果实时同步任务延迟较大，可以采取相应措施优化同步速度和性能，如减少网络延迟或增加资源分配。
   为了更好地诊断问题，建议你仔细检查日志文件，观察是否有任何异常信息或警告提示。此外，也可以利用DataWorks提供的监控工具来追踪任务执行情况，发现潜在的问题点。如果问题依旧无法解决，推荐联系阿里云官方支持寻求帮助，或是在开发者社区中提出你的具体问题，获取同行的经验分享和技术支持。