为了在 ETL 完成后验证数据完整性，开发者会结合使用自动化检查、对账流程和手动验证。目标是确保源系统和目标系统之间的数据准确性、一致性和完整性。这包括比较计数、验证转换以及检查可能表明提取、转换或加载过程中存在错误的异常情况。
首先，自动化验证脚本至关重要。这些脚本可以验证源数据集和目标数据集之间的行计数，以确认没有数据丢失或重复。例如，如果源表有 10,000 条记录，那么 ETL 后目标表也应该有 10,000 条记录。可以使用校验和或哈希值来验证数据内容。通过生成源数据的哈希值（例如 MD5 或 SHA-256）并将其与转换后数据的哈希值进行比较，开发者可以检测到意外的更改。此外，模式检查可确保列、数据类型和约束（例如 NOT NULL、唯一键）与预期相符。像 Great Expectations 或自定义 SQL 查询这样的工具可以自动化这些验证并标记差异。
其次，业务规则验证可确保转换符合要求。例如，如果某个列应该包含大写值，脚本可以扫描目标数据以检查合规性。常见的测试包括聚合测试（例如，验证源系统中的销售总额与目标系统一致）或日期格式检查（例如，确保所有时间戳均为 UTC 时间）。对于复杂的转换，抽样特定记录有助于验证逻辑。如果一个字段合并了名字和姓氏，抽查一部分记录可以确认连接操作是否正确。在开发过程中编写的转换逻辑单元测试也可以在 ETL 后重新运行，以发现回归问题。
最后，对账和监控工具提供持续保障。在 ETL 过程中记录错误（例如，由于无效数据导致的失败行）并审查日志有助于识别系统性问题。像 Apache Airflow 或 AWS Glue 这样的工具可以跟踪作业成功率和失败率。对于关键数据集，在 ETL 完成数小时后运行二次对账流程（例如，比较源系统与目标系统中的每日总计）可以发现延迟或重复问题。将自动化检查与定期手动审查（例如，每月审计 1% 的记录）相结合，可确保数据的长期可靠性。这种分层方法可最大程度地降低数据损坏未被发现的风险。