火山引擎DataLeap：从抖音营销来看，“数据质量治理”怎么做？

经过近年拓展，抖音团购的体量和数目已经相当可观。

基于数据集马达思维，抖音团购在数仓筹建、数据集行政等各个方面做到直观系统性和测数据集，做出以数据集为依据的执行者，从而倡议业务并能拓展。本文面对面抖音团购一个团队，为你鲜为人知远超过数据集体量下的数据集直观性行政最佳实践。

数据集理论上性、及时性、直观性关系到C末端其他用户体验和B末端商家执行者，在数据集体量远超过的只能，难以避免数据集局限性、纬度错误、供给延时等原因，这与数据集直观性行政息息系统性。据抖音团购数据集一个团队参考，之前数据集直观性原因集中的体现在：历史数据集庞杂，引发难以直观定位反常数据集；缺乏确实的监视游戏规则；补齐列于监视游戏规则时间、人力成本高等。

为了高效、捷径做到数据集直观性监视，抖音团购数据集一个团队引入喷发汽缸DataLeap数据集直观性的平台，通过数据集波动监视、反常求助、数据集内容探勘及差异对比工具等功能，保证数据集在生产线及用作步骤中的的可靠性和不可否认，避免因为数据集直观性引发的数据集失信、执行者经验不足等意外事故。

抖音团购数据集一个团队主要参考了数据集直观性监视、数据集反常管治两个场景。

在数据集直观性监视上，抖音团购通过喷发汽缸DataLeap对抖音APP存量数据集直观性系统设计监视，并沉淀确实的监视游戏规则，只需监视勤务的系统设计情况及把关数据集直观性。

喷发汽缸DataLeap数据集直观性的平台 首先，在监视覆盖范围上，通过数据集直观性的平台做到ToB、ToC 勤务覆盖全量监视，及时规避数据集直观性后果；其次，在阻截组态上，由于 ToC数据传输南岸多且监视勤务带来过多计算资源可用，抖音团购一个团队前提从核心数据集数据传输开展数据集直观性监视；最后，在落地执行上，通过确立目标、Owner和预期，未完成列于行数、重复用作数值、空数值、字长段、反常数值的重构。

最终做到抖音团购数据集直观性行政全数据传输标准化，即由牵头人策划系统设计事项，通过喷发汽缸DataLeap数据集直观性的平台未完成监视系统设计，并行踪未完成情况，最后系统性数据集被推送至看板，只需系统性数据集生产执法人员查看和复盘。

对于数据集下回，抖音团购一个团队主要通过喷发汽缸DataLeap列于探勘的控制能力来应付。

数仓中的较多数据集字长段存在反常数值、空数值，在用作前难以感知，引发在数据集用作才将发掘出直观性原因，再由业务方反馈，执行效率极低。喷发汽缸DataLeap兼具制定统一的监视法规与技术开发法规控制能力，支持检测历史数据集反常以及空数值等情况，并默认执行、标注数据集类型，确保无数据集直观性原因，才阻截列于公测步骤。

除数据集直观性管治外，喷发汽缸DataLeap还兼具数据集功能强大、技术开发、运维、资产、安全等全套数据集中的台筹建控制能力，理论上提升数据集生产效率、降低行政成本，目前已经引入本土派互联网、制做、新零售、汽车等领域。

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