🙂 4 проверки данных, которые дают 80% пользы

Если ты когда-либо видел, как неверные цифры попадают в отчёт к C-level — ты понимаешь, какой это треш. Доверие ломается мгновенно.

Важно фокусироваться на 4 типах DQ-проверок с максимальным ROI:

1️⃣ Table constraints
🔘 уникальность (id уникален)
🔘 not null там, где бизнес-логика не допускает пропусков
🔘 допустимые значения (enums, статусы, типы событий)

2️⃣ Referential integrity
🔘 каждый ключ измерения в факте должен существовать в соответствующем dimension
🔘 иначе join выкинет часть строк, и цифры поедут.

3️⃣ Reconciliation checks
🔘 сравниваем количество строк и ключевые агрегаты (выручка, количество заказов) между источником и витриной
🔘 допускаем небольшой дельта-порог, но не бесконечный

4️⃣ Metric variance
🔘 отслеживаем, насколько текущий запуск отличается от исторического диапазона
🔘 если привычно имеем +2–3%, а тут внезапно –40% — пора останавливать пайплайн.

📌 Фишка:
лучше иметь эти 4 хороших типа проверок, чем 40 рандомных, которые никто не смотрит.

Отдельно рекомендую использовать WAP-паттерн (write-audit-publish): сначала загрузили и проверили данные, потом только опубликовали конечную таблицу потребителям.

〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
Порядок в DWH

#dev #de #dwh