将报表作为数据产品管理的指南
在当今数据驱动的世界中，企业越来越意识到，数据不应仅仅被视为原材料，而应被视为一种产品。这种范式转变通常与数据网格等概念相关联，强调使数据易于发现、寻址、可信和使用。该方法的一个关键组成部分是“将报表视为数据产品”。本文将深入探讨报表作为数据产品的构成要素，并分析其成功所需的关键要素：质量检查、服务级别协议 (SLA) 和警报机制、全面的文档以及强大的元数据管理。
一 什么是报表这种数据产品
报表作为一种数据产品，不仅仅是数据库中行和列的简单集合。它是一个经过精心整理、即用型的数据集，专门用于支持分析应用和数据驱动的决策。这意味着该表的结构和优化目标是提取洞察的查询，而非事务性操作。“数据产品”这一特性意味着，该报表的开发、维护和交付都遵循与其他任何产品相同的严谨性和以客户为中心的理念。
报表作为一种数据产品，其关键特征包括：目标明确，旨在解决特定的业务问题或回答分析问题；易于使用，以易于理解和使用的格式向分析师和数据科学家等各类数据使用者提供数据；此外，它还应可在多个分析用例中重复使用，以减少冗余并提高一致性；可靠性至关重要，确保使用者可以信赖数据的准确性、完整性和及时性；最后，它应是自包含的，不仅包含原始数据，还包含相关的元数据、文档和访问接口。
例如，市场部门可能需要分析客户行为以优化营销活动的效果。为此目的而设计的数据产品报表将包含汇总的客户互动数据、购买历史记录和人口统计信息，这些数据经过预处理和结构化，便于市场分析师查询。该表将由数据工程团队维护，以确保其质量和可用性，就像软件产品团队维护应用程序一样。
二 数据产品质量检查
卓越的数据质量是任何可靠数据产品的基石。缺乏健全的质量检查机制，报表可能导致错误的洞察和糟糕的商业决策。数据质量通常从多个维度进行评估，包括准确性、完整性、一致性、有效性、唯一性和及时性。实施有效的数据质量检查需要结合主动措施和持续监控。
1.关键数据质量维度和检查
数据质量通常从几个关键维度进行评估。
准确性 确保数据值正确且反映真实世界实体，检查内容包括与已知来源进行验证或检测异常值（例如，标记年龄为 200 岁的客户）。
完整性 验证所有预期数据是否存在，检查关键列中是否存在空值，或确保从源系统完整导入记录（例如，如果必填，则确保每个客户记录都包含电子邮件地址）。
一致性 确认数据在不同系统或不同时间段内的一致性，防止出现相互矛盾的信息（例如，确保客户地址在所有相关表中保持一致）。
有效性 确保数据符合定义的格式、类型和业务规则，包括范围检查（年龄在 0 到 120 岁之间）、格式检查（电子邮件地址）以及与枚举列表的一致性（产品 ID 与主列表匹配）。
唯一性 保证不存在不应存在的重复记录（例如，确保每个客户 ID 都是唯一的）。
及时性确保数据在预期时间内可用且保持最新，包括监控管道以满足进度安排（例如，前一天的销售数据在工作日开始时可用，用于每日报告）。
2.实施质量检查
数据质量检查可以在数据管道的各个阶段实施，从数据摄取到转换，直至最终使用。常用方法包括基于SQL的检查，即编写查询语句直接在数据库中识别异常、缺失值或不一致之处（例如，SELECT COUNT(*) FROM sales WHERE amount < 0; 以查找负数销售额）。此外，还可以利用自动化测试框架，将数据质量规则定义并执行到自动化数据管道中，并通常与版本控制和持续集成/持续交付（CI/CD）流程集成。数据分析通过定期分析数据的内容、结构和质量，帮助了解数据特征并识别潜在问题，从而建立质量检查的基准。最后，监控和告警系统至关重要，它可以持续跟踪数据质量指标，并在超出预定义阈值时触发告警，确保及时发现并解决问题。
通过将这些质量检查嵌入到报表的生命周期中，组织可以确保其数据产品值得信赖，并为决策提供坚实的基础。
三 数据产品的服务级别协议 (SLA) 和警报
服务级别协议 (SLA) 和强大的告警机制对于确保数据产品满足消费者对及时性、可用性和可靠性的期望至关重要。数据产品的 SLA 是数据提供者（例如，数据工程团队）和数据消费者（例如，分析团队或业务部门）之间达成的正式协议，它定义了预期的服务级别。
1.数据产品服务级别协议的关键组成部分
数据产品服务级别协议 (SLA) 通常包含几个关键组成部分。及时性规定了数据交付或更新的速度；例如，每日销售报告数据产品的 SLA 可能要求前一天的数据在上午 8:00 前可用，任何违反规定的行为都会触发警报。可用性定义了数据产品的正常运行时间，确保用户能够访问数据，通常以百分比表示（例如，99.9% 的可用性），超过阈值的停机时间即构成 SLA 违约。准确性/质量设定了数据质量指标的可接受阈值，例如关键列中空值低于 0.1% 或数据准确性高于 99.5%。新鲜度与及时性类似，指的是数据的时长，SLA 可能保证数据不超过 24 小时。最后，错误率定义了数据产品中可接受的最大错误或异常率，如果超过该值，则表明存在需要立即处理的问题。
2.预警机制
告警系统作为服务级别协议 (SLA) 的运营部门，旨在当 SLA 存在违约风险或已被违反时立即通知相关利益方，从而确保主动解决数据问题，并将对业务运营的影响降至最低。这些系统通常依赖于自动化检测，通过自动化监控持续跟踪数据管道和质量指标，以检测异常、延迟或偏差。告警随后按严重级别（例如，信息、警告、严重）进行分类，以确定响应的优先级。严重告警可能会通知值班工程师，而警告告警则会向数据团队发送电子邮件。告警通过各种渠道传递，包括电子邮件、Slack/Teams 消息、PagerDuty 或自定义仪表板，确保及时送达相关人员。至关重要的是，告警应提供上下文信息，详细说明问题的性质、受影响的数据产品、检测时间以及潜在影响，以便快速诊断和解决问题。
例如，如果提供实时库存水平的数据产品在数据摄取方面出现延迟，自动化系统会检测到数据新鲜度服务级别协议 (SLA) 被违反。随后，系统会通过值班系统向数据工程团队发送紧急警报，详细说明受影响的表以及延迟程度。这使他们能够在问题对下游应用程序或业务决策造成重大影响之前进行调查并解决问题。
四 数据产品的文档和元数据
清晰的文档和丰富的元数据对于使报表真正可发现、可理解和可用作数据产品至关重要。它们就像产品包装一样，使用户能够快速了解数据的用途、内容和可靠性，而无需直接咨询数据生产者。
1.文档
数据产品的文档应提供关于其用途、用法和底层逻辑的全面信息，如同数据用户的用户手册。有效文档的关键要素包括：用途和业务背景，清晰阐述数据产品所解决的业务问题及其预期用例；例如，“客户生命周期价值 (CLV)”数据产品的文档应详细介绍 CLV 的计算方法及其市场营销应用。数据字典/模式提供每一列的详细描述，包括数据类型、定义、可能的值和转换，帮助用户理解每个字段的含义。数据沿袭提供有关数据来源、转换及其在系统中流转的信息，有助于建立信任并进行故障排除。使用示例提供 SQL 查询或代码片段，演示如何有效利用数据产品，降低入门门槛。已知问题和限制清晰列出任何数据质量问题、限制或注意事项。最后，所有权和联系信息明确说明数据产品的所有者以及如何联系负责团队以获得支持或解答疑问。
文档编写的最佳实践强调清晰、简洁和定期更新。文档应该易于访问，理想情况下可以通过集中式数据目录或门户网站访问。
2.元数据
元数据通常被描述为“关于数据的数据”，对于确保数据产品的可发现性、可理解性和可管理性至关重要。它提供上下文和必要信息，帮助数据使用者有效地查找、评估和使用报表。对于数据产品而言，元数据涵盖多种类型。技术元数据描述数据产品的结构和技术特征，包括表模式、列数据类型、存储格式和分区详情，这有助于数据工程师和分析师以编程方式与数据交互。业务元数据提供上下文和含义，例如业务术语的定义、指标描述、所有权以及与其他实体的关系；例如，定义销售表中“销售”的定义并识别其业务所有者。操作元数据捕获生命周期和操作方面的信息，包括数据沿袭、刷新计划、数据质量指标、服务级别协议 (SLA) 遵守情况和审计日志，这对于数据可观测性至关重要[22]。最后，使用元数据记录数据产品的使用方式、使用者以及使用目的，帮助数据生产者了解其价值并识别需要改进的领域。
3.数据可观测性和元数据
数据可观测性是现代数据管理的关键方面，它高度依赖于全面的元数据。通过持续监控和收集整个数据生态系统中的元数据，数据可观测性能够全面展现数据产品的健康状况、准确性和实用性。数据可观测性的关键支柱，例如数据新鲜度、数据量、数据模式、数据分布和数据沿袭，都依赖于丰富的元数据。例如，通过跟踪与数据新鲜度相关的元数据，数据团队可以主动识别并解决数据交付延迟问题，从而确保报表始终保持最新状态。
五 小结
将报表视为数据产品是一种强大的方法，它能彻底改变组织管理和利用其数据资产的方式。通过专注于质量检查、建立清晰的服务级别协议 (SLA) 并配备强大的警报机制、提供全面的文档以及管理丰富的元数据，数据团队可以交付不仅可靠可信，而且易于发现和使用的报表。这种以产品为中心的理念有助于培养数据所有权和责任感，最终使企业能够更快、更自信、更有效地做出数据驱动的决策。
本文来自微信公众号 “数据驱动智能”（ID：Data_0101），作者：晓晓，36氪经授权发布。
