ETL 中的数据验证和错误纠正通过预定义的规则、自动化检查和日志记录机制相结合的方式来处理，以确保数据的准确性和可靠性。 验证通常发生在多个阶段：提取期间（以验证源数据质量）、转换期间（以强制执行业务规则）和加载期间（以确保与目标系统的兼容性）。 错误纠正包括识别问题、记录以供审查，以及自动修复问题（如果可能）或标记问题以进行人工干预。 这种分层方法最大限度地减少了数据损坏，并确保下游系统接收到干净的数据。
例如，在提取期间，脚本可能会检查源数据中是否存在缺少的文件、无效的格式或意外的模式更改。 如果 CSV 文件缺少必需的列，则 ETL 过程可能会暂停并提醒团队。 在转换期间，会应用诸如数据类型检查（例如，确保“价格”字段是数字）或引用完整性检查（例如，验证客户 ID 是否存在于查找表中）之类的验证规则。 诸如 JSON Schema 或自定义 Python 验证器之类的工具可以强制执行这些规则。 对于错误纠正，可以自动执行简单的修复，例如删除空格或转换日期格式。 更复杂的问题，例如不匹配的外键，可能需要将无效记录隔离到单独的表中以供以后分析。
监控和反馈循环对于长期维护数据质量至关重要。 详细的验证失败日志、错误类型和纠正尝试可以帮助团队识别重复出现的问题。 例如，如果特定源系统经常发送格式错误的日期，则可以更新 ETL 过程以包含该格式的自定义解析器。 瞬态错误的自动重试（例如，网络超时）和未解决问题的警报可确保可靠性。 诸如 Great Expectations 之类的工具或开源框架可以通过提供可重用的验证模板和用于跟踪数据质量指标的仪表板来简化这些过程。 这种主动验证、有针对性的纠正和持续监控的结合确保了 ETL 管道的健壮性，并使其能够适应不断变化的数据条件。