ETL 工作流程中常见的数据质量问题通常源于源数据的不一致、错误或缺失，这会扰乱下游流程。 这些问题通常在提取、转换或加载阶段出现，需要仔细处理以确保可靠的结果。 以下是开发人员遇到的三个主要问题类别，以及实际示例。
首先，**数据的完整性和一致性**是常见的挑战。 缺少值、空条目或不完整的记录可能导致分析中出现空白。 例如，销售数据库中的客户地址字段可能为空，导致无法发货。 不一致的格式（例如，一个系统中以“MM/DD/YYYY”格式存储的日期，在另一个系统中以“YYYY-MM-DD”格式存储的日期）会使转换复杂化。 同样，以带有前导零的字符串形式（例如，“00123”）到达的数字“产品 ID”可能无法与另一个表中的整数 ID 匹配。 模式不匹配（例如，预期为整数的列以字符串形式到达）也可能破坏工作流程，除非明确处理。
其次，**数据的准确性和重复性**是关键问题。 无效的条目（例如，包含字母的电话号码）可能会使字段无法使用。 业务规则可能被违反 - 例如，定价Feed中的折扣百分比超过 100%。 重复的记录，例如由于合并错误或重叠的源系统而导致客户出现两次，会歪曲报告。 例如，合并 CRM 和账单数据可能会为“John Doe”创建两个条目（例如，“john.doe@company.com”与“jdoe@company.com”），需要进行重复数据删除逻辑。 如果没有检查，这些问题会传播到分析中，导致不正确的聚合或见解。
第三，**及时性和数据完整性**问题会影响可靠性。 过时的数据（例如，来自延迟来源的过时产品价格）如果加载到报告系统中，可能会导致财务差异。 数据完整性问题，例如外键不匹配（例如，订单引用不存在的客户 ID），会破坏引用约束。 例如，加载销售交易而不根据主列表验证客户 ID 可能会使记录成为孤儿。 如果原始数据包含无效值（例如，“-30”表示年龄），也可能违反“年龄必须为非负数”等约束。 这些问题通常在加载期间出现，需要验证规则来强制执行一致性。
开发人员通过在转换期间实施验证检查、标准化规则和重复数据删除逻辑来解决这些挑战。 在每个 ETL 阶段进行积极的监控和测试有助于降低风险，确保数据对于下游应用程序保持可信。