在 ETL 后，评估数据质量的常见指标包括完整性、准确性、一致性、有效性、及时性和唯一性。这些指标帮助开发人员识别诸如数据缺失、值不正确或格式错误之类的问题，这些问题可能会影响下游系统或分析。通过系统地衡量这些方面，团队可以确保转换后的数据满足期望并且可供可靠使用。
第一组指标侧重于**完整性**和**准确性**。完整性确保 ETL 后存在所有预期的数据。例如，如果源表有 10,000 行，则目标系统也应有 10,000 行（不包括有意的过滤）。关键字段中的空值（如缺少客户 ID）表示存在缺失。准确性验证数据是否与源值或业务逻辑匹配。源数据集和目标数据集之间的校验和比较可以检测不匹配项。例如，如果 ETL 过程聚合销售数据，则目标系统中的总收入应与源中的总和相匹配。抽样特定记录进行手动验证（例如，检查用户的地址是否已正确转换）是另一种实用的方法。
接下来，**一致性**和**有效性**确保数据符合预期的格式和规则。一致性检查验证系统之间的一致性。例如，如果一个数据集使用“US”作为国家/地区代码，而另一个数据集使用“USA”，则必须解决这种不一致的情况。有效性确保数据符合预定义的规则，例如电子邮件格式（例如，user@domain.com）或数值范围（例如，大于 0 的年龄值）。像正则表达式或模式验证（例如，强制实施 DATE 类型）这样的工具可以自动执行这些检查。引用完整性（例如，确保订单表中的外键映射到有效的客户 ID）是另一个关键的一致性指标。无效或孤立的记录可能会破坏下游的连接或报告。
最后，**及时性**和**唯一性**解决了数据的新鲜度和重复项。及时性衡量数据是否在预期的时间范围内更新。例如，如果每小时运行的 ETL 作业延迟了 15 分钟，则下游仪表板可能会显示陈旧的数据。跟踪作业执行时间和源系统与目标系统之间的延迟有助于识别瓶颈。唯一性确保不应存在重复记录的地方不存在重复记录。主键冲突（例如，两个员工共享同一个 ID）是一个明显的唯一性失败。像 SQL GROUP BY 查询或重复数据删除脚本这样的工具可以检测重复项。总之，这些指标有助于保持对数据管道的信任，并减少依赖转换后数据的应用程序中的错误。