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經過近年發展，抖音電商的體量和規模已經相當可觀。

基于數據驅動思路，在數倉建設、數據管理等層面的工作，推動抖音電商能準確分析和測量數據，做出以數據為依據的決策，從而推動業務快速發展。

其中，數據有效性、及時性、準確性關系到 C 端用戶體驗和 B 端商家決策，在數據體量龐大的情況下，難以避免數據缺失、緯度錯誤、產出延時等問題，這與數據質量管理息息相關。

本文對話抖音電商團隊，為你揭秘龐大數據體量下的數據質量管理最佳實踐。

據抖音電商數據團隊介紹，目前數據質量問題集中體現在：歷史數據繁多，導致無法準確定位異常數據；缺乏合理的監控規則；補齊表監控規則時間、人力成本高等。

為了高效、便捷實現數據質量監控，抖音電商數據團隊引入火山引擎 DataLeap 數據質量平臺，通過數據波動監控、異常報警、數據內容探查及差異對比工具等功能，保證數據在生產及使用流程中的可靠性和合理性，避免因為數據質量導致的數據失信、決策失誤等事故。

抖音電商數據團隊主要介紹了數據質量監控、數據異常治理兩個場景。

在數據質量監控上，抖音電商通過火山引擎 DataLeap 對抖音 APP 存量數據質量配置監控，并沉淀合理的監控規則，方便監控任務的配置情況及把關數據質量。

火山引擎 DataLeap 數據質量平臺

首先，在監控范圍上，通過數據質量平臺實現 ToB、ToC 任務覆蓋全量監控，及時規避數據質量風險；其次，在推進機制上，由于 ToC 鏈路上游多且監控任務帶來過多計算資源消耗，抖音電商團隊優先從核心數據鏈路開展數據質量監控；最后，在落地執行上，通過確立目標、Owner 和進度，完成表行數、重復值、空值、表字段、異常值的梳理。

最終實現抖音電商數據質量管理全鏈路標準化，即由牽頭人發起配置事項，通過火山引擎 DataLeap 數據質量平臺完成監控配置，并跟蹤完成情況，最后相關數據被推送至看板，方便相關數據研發人員查看和復盤。

對于數據異常情況，抖音電商團隊主要通過火山引擎 DataLeap 表探查的能力來解決。

數倉中較多數據表字段存在異常值、空值，在使用前無法感知，導致在數據使用時才發現質量問題，再由業務方反饋，處理效率較低。

火山引擎 DataLeap 具備制定統一的監控規范與開發規范能力，支持檢測歷史數據異常以及空值等情況，并默認處理、標注數據屬性，確保無數據質量問題，才推進表上線流程。

除數據質量治理外，火山引擎 DataLeap 還具備數據集成、開發、運維、資產、安全等全套數據中臺建設能力，有效提升數據研發效率、降低管理成本，目前已經應用于泛互聯網、制造、新零售、汽車等領域。

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