数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
在线系统数据校验
在线业务复杂多变，总是在不断地变更，每一次变更都会带来数据的变化，数据仓库需要适应这多变的业务发展，及时做到数据的准确性。
基于此，在线业务的变更如何高效地通知到离线数据仓库，同样也是需要考虑的问题。为了保障在线数据和离线数据的一致性，我们可以通过工具+人员管理并行的方式来尽可能的解决以上问题：既要在工具上自动捕捉每一次业务的变化，同时也要求开发人员在意识上自动进行业务变更通知。
业务上线发布平台：
监控业务上线发布平台上的重大业务变更，通过订阅这个发布过程，及时将变更内容通知到数据部门。
由于业务系统复杂多变，若日常发布变更频繁，那么每次都通知数据部门，会造成不必要的资源浪费。这时，我们可以使用之前已经完成标记的数据资产等级标签，针对涉及高等级数据应用的数据资产，整理出哪些类型的业务变更会影响数据的加工或者影响数据统计口径的调整，则这些情况都必须及时通知到数据部门。
如果公司没有自己的业务发布平台，那么就需要与业务部门约定好，针对高等级的数据资产的业务变更，需要以邮件或者其他书面的说明及时反馈到数据部门。
操作人员管理：
工具只是辅助监管的一种手段，而使用工具的人员才是核心。数据资产等级的上下游打通过程需要通知给在线业务系统开发人员，使其知道哪些是重要的核心数据资产，哪些暂时还只是作为内部分析数据使用，提高在线开发人员的数据风险意识。
可以通过培训的方式，把数据质量管理的诉求，数据质量管理的整个数据加工过程，以及数据产品的应用方式及应用场景告知在线开发人员，使其了解数据的重要性、价值及风险。确保在线开发人员在完成业务目标的同时，也要考虑数据的目标，保持业务端和数据段一致。
离线系统数据校验
数据从在线业务系统到数据仓库再到数据产品的过程中，需要在数据仓库这一层完成数据的清洗、加工。正是有了数据的加工，才有了数据仓库模型和数据仓库代码的建设。如何保障数据加过程中的质量，是离线数据仓库保障数据质量的一个重要环节。
数据加工上线流程如下图所示：
在这些环节中，我们可以采用以下方式来保障数据质量：
代码提交核查：
开发相关的规则引擎，辅助代码提交校验。规则分类大致为：
代码规范类规则：如表命名规范、字段命名规范、生命周期设置、表注释等；
代码质量类规则：如分母为 0 提醒、NUll 值参与计算提醒等；
代码性能类规则：如大表提醒、重复计算监测、大小表 join 操作提醒等。
代码发布核查：
加强测试环节，测试环境测试后再发布到生成环境，且生成环境测试通过后才算发布成功。
任务变更或重跑数据：
在进行数据更新操作前，需要通知下游数据变更原因、变更逻辑、变更时间等信息。下游没有异议后，再按照约定时间执行变更发布操作。
数字化转型网数据专题包含哪些内容
数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
数字化转型网数据专题包含：
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2、数据研习社：与全球数据相关专家、实践者共同探讨相关问题，推动产业发展！
3、国际认证培训：目前已引进DAMA国际认证CDMP，其他国内外认证也在逐步引进中
4、典型案例参考：与数字化转型网数据要素X研习社社员一起学习典型案例，共探企业数据落地应用
