确保从源提取的数据的完整性包括验证是否准确且一致地捕获了所有必需的数据。 这首先要明确定义“完整”数据的标准。 例如，如果提取客户记录，完整性可能意味着每个记录都包含姓名、电子邮件和购买历史记录。 在提取期间实施模式验证可确保数据结构符合预期。 诸如 JSON 模式或 XML 验证之类的工具可以检查是否存在缺少的字段、不正确的数据类型或格式问题。 例如，如果 CSV 文件预计有 10 列，则提取过程应标记列数较少或缺少标题的文件。 此阶段的自动检查可以防止不完整的数据进一步发展。
处理边缘情况和意外情况也至关重要。 数据源通常包含空值、重复项或部分填充的记录。 为了解决这个问题，提取逻辑应该明确定义如何处理丢失的数据——例如记录间隙、应用默认值或停止流程进行手动审查。 例如，由于速率限制或超时，API 可能会返回不完整的响应。 实施带有退避策略的重试可确保瞬时错误不会导致数据丢失。 此外，增量提取技术（例如，跟踪时间戳或使用更改数据捕获）有助于避免更新数据集时的间隙。 如果提取每日销售数据，查询自上次提取时间戳以来修改的记录可确保不会遗漏两次运行之间的任何记录。
最后，监控和对账流程验证提取后的完整性。 比较源系统和目标系统之间的记录数可以识别差异。 例如，如果数据库查询返回 1,000 行，则提取后目标也应有 1,000 行。 校验和或散列可以通过确保内容没有被更改或截断来验证数据完整性。 日志记录和警报机制会通知开发人员异常情况，例如提取的记录突然下降。 定期审核，如抽样记录或对历史数据重新运行提取，可提供额外的保证。 诸如 Great Expectations 之类的工具或自定义脚本可以自动执行这些检查，从而创建一个反馈循环以随着时间的推移改进提取过程。