有道是：“数据质量是开发同学的红线，是一定要恪守的原则”。如果交付的数据是存在问题的，那么得出的结论往往也就是错误的。

如果用简洁的语言来概括，那么就是及时、准确与一致。
 

及时性，是数据研发的第一道“红线”。通常情况下，我们会设置相应的基线，由每天值班的研发来观察和保障运行情况，数据任务一旦报错，则通知相应负责人处理，或执行降级运行策略。如果上游数据产出存在问题，也能够收集相应的问题清单，与上游共同解决。这是一条基本的执行策略，通常配置任务和安排值班也不会特别费事，因此也是最容易解决的问题。

准确性，是数据研发的第二道“红线”，大体上可以总结为两个特点，即数据的准确性测试、以及数据的准确性监控。

一致性，是数据研发的第三道“红线”，大致可以理解为，提供给下游使用的数据，要有统一的口径和解释。通常情况下，指标是由分析师定义，但实际开发中，业务、产品、甚至是研发自己，也往往会定义一些指标，往往又会因为数据范围的不同，导致结果不一致。比如剔除某几个商品，就会对整体GMV产生影响。因此，不论谁来定义指标，都要有完整的说明文档，否则就是“不承认”的。其次，数据的结果一定要有验证的过程，不论是分析师还是业务同学，人工的校验是必须要做的事情，至少能够让最熟悉数据的同学来验证数据。

通过上述三个角度，基本能够覆盖90%的问题，剩下的10%通常是需要Case by case来看待和验证的。
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