将数据质量检查整合到 ETL 流程中需要在每个阶段（提取、转换和加载）嵌入验证规则，以便尽早识别和处理问题。 这可以确保可靠的数据流并最大限度地减少下游错误。 检查范围从基本模式验证到复杂的业务逻辑执行，具体取决于数据的使用案例。 目标是在问题（如缺失值、不正确的格式或无效的关系）传播之前将其捕获。
在提取阶段，根据预期模式和格式验证原始数据。 例如，检查 CSV 文件的日期列是否与 YYYY-MM-DD 匹配，或确保 customer_id 等必填字段不为 null。 JSON Schema 或 Python 的 pandas 等工具可以自动执行模式验证。 您还可以分析数据以检测异常，例如行数意外飙升或数字列中的异常值。 如果源 API 返回格式错误的 JSON，则提取过程应记录错误并停止或路由有问题的数据以供审核。 在此处实施行级检查可防止无效数据进入管道。
在转换阶段，执行业务规则和数据一致性。 例如，确保销售总额为非负数或产品类别与预定义值对齐。 使用 SQL 约束（例如，CHECK 子句）或框架特定的测试（如 dbt 的内置断言）来验证转换后的数据。 如果聚合客户订单，请验证总和是否与源系统总数匹配。 此外，使用窗口函数或 PySpark 的 dropDuplicates() 等库来删除重复记录。 对于复杂的逻辑（例如，验证地址格式），集成外部 API 或正则表达式模式。 此处失败的检查可能会触发数据更正工作流或向利益相关者发出警报。
最后，在加载阶段，在写入目标系统之前确认数据完整性。 检查引用完整性（例如，关系数据库中的外键）或确保唯一的主键。 对于数据仓库中的时间序列数据，验证分区对齐。 Great Expectations 或自定义脚本等工具可以比较加载前和加载后的行数以检测摄取差距。 如果加载到云数据库，请使用事务性写入以避免部分更新。 将所有质量问题（例如，被拒绝的行）记录到监控系统（例如，Grafana）并通过 Slack 或电子邮件通知团队。 此阶段确保只有干净、经过审计的数据才能到达最终用户，同时保持调试的可追溯性。