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。
风险点监控主要是针对数据在日常运行过程中容易出现的风险进行监控并设置报警机制，主要包括在线数据和离线数据运行风险点监控。
1) 数据质量监控
在线业务系统的数据生产过程需要保证数据质量，主要根据业务规则对数据进行监控。
比如交易系统配置的一些监控规则，如订单拍下时间、订单完结时间、订单支付金额、订单状态流转等都配置了校验规则。订单拍下时间肯定不会大于当天时间，也不会小于业务上线时间，一旦出现异常的订单创建时间，就会立刻报警，同时报警给到多人。通过这种机制，可以及时发现并解决问题。
随着业务负责程度的提升，会导致规则繁多、规则配置的运行成本增大，这时可以按照我们之前的数据资产等级有针对性的进行监控。
离线数据风险点监控主要包括对数据准确性和数据产出及时性的监控。对数据调度平台上所有数据处理调度进行监控。
我们以阿里的 DataWorks 数据调度工具为例，DataWorks 是基于 MaxCompute 计算引擎的一站式开发工场，帮助企业快速完成数据集成、开发、治理、质量、安全等全套数据研发工作。
DataWorks 中的 DQC 通过配置数据质量校验规则，实现离线数据处理中的数据质量监控报警机制。
DQC 数据监控规则有强规则和弱规则：
强规则：一旦触发报警就会阻断任务的执行（将任务置为失败状态，使下游任务不会被触发执行）。
弱规则：只报警但不阻断任务的执行。
DQC 提供常用的规则模板，包括表行数较 N 天前波动率、表空间大小较 N 天前波动率、字段最大/最小/平均值相比 N 天前波动率、字段空值/唯一个数等。
DQC 检查其实也是运行 SQL 任务，只是这个任务是嵌套在主任务中的，一旦检查点太多自然就会影响整体的性能，因此还是依赖数据产等级来确定规则的配置情况。比如 L1、L2 类数据监控率要达到 90% 以上，规则类型需要三种及以上，而不重要的数据资产则不强制要求。
2) 数据及时性监控
在确保数据准确性的前提下，需要进一步让数据能够及时地提供服务，否则数据的价值将大幅度降低，甚至没有价值，所以确保数据及时性也是保障数据质量重中之重的一环。
任务优先级：
对于DataWorks平台的调度任务，可以通过智能监控工具进行优先级设置。DataWorks的调度是一个树形结构，当配置了叶子节点的优先级，这个优先级会传递到所有的上游节点，而叶子节点通常就是服务业务的消费节点。
因此，在优先级的设置上，要先确定业务的资产等级，等级越高的业务对应的消费节点优先级越高，优先调度并占用计算资源，确保高等级业务的准时产出。
总之，就是按照数据资产等级优先执行高等级数据资产的调度任务，优先保障高等级业务的数据需求。
任务报警：
任务报警和优先级类似，通过DataWorks的智能监控工具进行配置，只需要配置叶子节点即可向上游传递报警配置。任务执行过程中，可能出错或延迟，为了保障最重要数据（即资产等级高的数据）产出，需要立即处理出错并介入处理延迟。
DataWorks智能监控：
DataWorks进行离线任务调度时，提供智能监控工具，对调度任务进行监控告警。根据监控规则和任务运行情况，智能监控决策是否报警、何时报警、如何报警以及给谁报警。智能监控会自动选择最合理的报警时间、报警方式以及报警对象。
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