本文介绍: 本文将介绍数据仓库研发规范的阶段规划、角色职责和整体流程。

数据仓库研发规范

本文将介绍数据仓库研发规范的阶段规划、角色职责和整体流程。

在大数据时代,规范地进行数据资产管理已成为推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合的必要条件。贴近业务属性、兼顾研发各阶段要点的研发规范,可以切实提高研发效率,保障数据研发工作有条不紊地运作。而不完善的研发流程,会降低研发效率,增加成本与风险。

总而言之,数据资产管理实际上是对物的管理,而研发流程规范管理则是对人的行为的管理。只有落实了作为基础的后者,才能进一步实行数据资产管理方法论。

数据仓库研发规范旨在为广大数据研发者、管理者提供规范化的研发流程指导方法,目的是简化、规范日常工作流程,提高工作效率,减少无效与冗余工作,赋能企业、政府更强大的数据掌控力来应对海量增长的业务数据,从而释放更多人力与财力专注于业务创新。

阶段规划

鉴于对日常数据仓库研发工作的总结与归纳,本文将数据仓库研发流程抽象为如下几点:

  1. 需求阶段:数据产品经理应如何应对不断变化的业务需求。
  2. 设计阶段:数据产品经理、数据开发者应如何综合性能、成本、效率、质量等因素,更好地组织与存储数据。
  3. 开发阶段:数据研发者如何高效、规范地进行编码工作。
  4. 测试阶段:测试人员应如何准确地暴露代码问题与项目风险,提升产出质量。
  5. 发布阶段:如何将具备发布条件的程序平稳地发布到线上稳定产出。
  6. 运维阶段:运维人员应如何保障数据产出的时效性和稳定性。

角色职责

  • 数据产品经理:负责承接、评估业务方提出的数据需求,并组织需求评审、产出产品需求文档,同时需要把控其它更为细化的技术评审。
  • 设计人员:根据已定稿的产品需求文档所述需求,进行数据探查,了解数据形态(数据质量、数据分布),同时根据探查结果实现表设计、Mapping设计、调度设计等细分设计工作。
  • 开发人员:根据设计人员产出的稿件,制定计划并实现代码,同时进行单元测试与代码评审。
  • 测试人员:负责验证需求与结果的一致性,发现代码问题与项目风险。
  • 运维人员:负责发布任务,并处理数据、程序、调度、监控告警等异常事件,保障数据产出时效、程序高效运行和生产稳定性。
  • 信息安全与合规人员:在需求评审前期,负责需求实现的安全性与合规性。

数据仓库研发规范整体流程

下图为根据阶段规划与角色职责的内容,整理出的数据仓库研发规范的整体流程。

流程图

需求阶段

数仓的最基本职责是定义和发现在企业决策中使用的信息,随着企业战略方向的改变与业务方对行业判断的变化,需求会不断变化。该特性决定了数据仓库需求的多样性和迭代性。

作为承接业务方数据需求的数据产品经理,在需求阶段需要规范首次需求流程和迭代需求流程。

首次需求流程

对于业务方首次提出的需求,重点工作在于评估完成该需求的技术、数据、合规的可行性后,以细化需求的方式完成产品需求文档,并组织需求评审会议多方共同敲定需求最终实现方案。img

首次需求流程包括以下步骤:

  1. 提出需求

    • 外部沟通:数据产品经理主导,负责与外部门业务方充分沟通。力求获取并理解业务场景(背景)、目标和实现价值。

      说明

      此处不必与业务方讨论需求实现的途径或细节,双方只了解需要达到什么目标,而不讨论如何实现。

    • 完成产品需求文档的初稿:得到充分信息后,按照数据仓库需求模板中的常规需求申请单,将需求转化为产品需求文档的初稿。

  2. 分析需求

    • 可行性分析:数据产品经理主导,邀请设计、数据安全与合规人员,对需求进行评估。

      • 需求合理性:评估该需求的合理性。

      • 数据可行性:评估当前已有数据能否支撑需求开发,如果缺少数据,则需要另行规划缺失数据的抽取方案。

        同时建议进行深入的数据探查,包括但不限于数据完整性、字段离散值分布情况、空值、零值、重复值占比等情况。

      • 技术可行性:评估当前已有数据模型能否支撑需求开发,如果不能,则需要规划模型改造方案,并充分评估其影响。同时在测试环境进行模型测试。

        说明

        如果涉及资损、精确对账或其他关键模型的改造,测试人员必须进行测试。

      • 是否满足安全与合规要求:根据企业自身数据安全的要求,严格控制数据内部流向,划分研发过程中数据可流入的库、项目、表、字段等。对于流出外部的数据,更需要严格评估流出数据内容、流出目的地是否符合公司数据安全的要求。

        说明

        此项评估是不可跳过的步骤。

    • 实现细节分析:数据产品经理主导,对实现需求的细节关键点进行确认,包括但不限于数据口径、接口格式、供数频率和需求优先级。

    • 完善产品需求文档:完善产品需求文档的初稿。

  3. 评审需求

    数据产品经理主导,邀请设计人员、测试人员发起需求评审会。会议内容主要包括:

    • 各方提出对于产品需求文档中各细节的疑问。

    • 共同达成对于疑问的解决方案。

      说明

      评审会议上不得遗留影响后续研发流程的关键问题,否则视为评审不通过。

  4. 确认需求

    N个工作日(视各企业实际情况而定)内如果无异议,则产品需求文档定稿,并开始进入后续的设计与开发阶段。

迭代需求流程

对于同一需求,在完成首次需求评审并定稿产品需求文档后,业务方再次提出的需求,均属于迭代需求。

迭代需求的流程与首次需求流程类似,均需进行可行性分析、实现细节分析。分析完成后,视实际情况来定是否需要再次进行需求评审,最终将新老需求合并至产品需求文档终稿。img

迭代需求流程包括以下步骤:

  1. 申请需求变更

    数据产品经理完成业务方迭代需求对接后,将新的需求录入数据仓库需求模板的迭代需求申请单中。

    说明

    如果企业具备需求相关管理平台,建议通过平台+数据库形式规范化存储不断迭代的每个需求版本。

  2. 评审需求变更

    原则上需求评审需由数据产品经理发起评审会议来完成,但如果需求迭代内容不多,评审方式可视情况而定选择邮件或现场会议方式,具体视变更内容由变更委员会决定。

    评审内容仍为实现需求必须面对的技术可行性、数据可行性、安全与合规要求性展开讨论,如果多方有异议,则必须共同达成一致性解决方案。

  3. 确认并合并需求

    数据产品经理将上一版本定稿的产品需求文档内容,与本次评审定稿的产品需求文档内容进行合并。

    如果两个工作日内无异议,则视为需求确认。

设计阶段

完成需求阶段的工作后,数据产品经理会产出最终版本的产品需求文档,以供设计人员进行设计工作。

设计工作包含数据探查和系分设计两部分:

  • 数据探查旨在了解来源数据的数据形态,例如数据质量、数据分布等。结合业务场景,帮助分析和判断需求实现的可行性以及找出潜在的数据问题和风险。
  • 系分设计则包括表设计、Mapping设计和调度设计等最实际的设计工作。

设计完毕后,最终将产出供开发人员参照实施开发的ETL设计文档、数据探查文档、调度设计文档,为需求的有效实现打下坚实基础。设计阶段

设计阶段的流程包括以下步骤:

  1. 数据探查

    数据探查的目的是了解数据的形态,找到潜在问题与风险。数据探查是决定数据可靠性的关键步骤。数据探查报告可以为后续开发提供指导,并作为依据制定开发计划。

    数据探查的内容主要包括但不限于以下内容:

    • 源表数据主键字段重复数。
    • 源表字段空值/异常值的统计数。
    • 源表之间关联关系。
    • 源表字段的数据格式。
    • 源表增量规则。

    探查完成后,最终产出数据探查报告。如果发现当前数据无法支撑需求的实现,则要将需求退回给数据产品经理,由数据产品经理发起迭代需求流程。

  2. 系分设计

    系分设计包括表设计、Mapping设计和调度设计三部分。

    • 表设计

      表设计是指依据需求设计目标产出表、中间产出表。包含表名、表名解释、字段名、字段类型、字段注释以及字段安全等级等。表设计的步骤如下所示:

      1. 设计表名、字段名:要求相同的字段在不同表中的字段名相同。

      2. 设计主键和外键。

      3. 设计字段注释:通过标注字段注释、枚举值来表明字段含义,如果枚举值过多,建议为枚举值创建维表。

      4. 设计表分区:建议所有表都创建为分区表。

      5. 设计数据生命周期。

        企业应根据自身实际情况来进行设置,也可以参考如下数值:

        数仓分层 说明
        ODS层 非去重数据:默认不保留。ETL临时表:保留14日。镜像全量表:重要数据建议采用极限存储。流水全量表:如果不可再生,则永久保存。
        DWD层 维度表:按日分区的极限存储模式。事实表:按日分区且永久保留。周期性快照事实表:采用极限存储或根据自身情况设置生命周期。
        DWS层 汇总指标:自行选择保留月初、特定日期数据。
      6. 设计加密技术:根据实际情况对敏感字段设计加密方案。

    • Mapping设计

      Mapping设计采用图形化或伪代码的形式编写规划以下内容:

      • 每个字段的生成逻辑。
      • 表与表之间的关系。
      • 目标字段与原字段间的算法逻辑。

      将上述内容产出为ETL文档留存,ETL将作为后续开发流程的第一参考依据。

  3. 调度设计

    1. 依赖设计

      将ETL抽象为多个相互依赖的代码节点形成上下游依赖关系,要求如下:

      • 一个节点仅产出一张表,一张表仅由一个节点产出。
      • 下游节点的输入数据来自于上游节点的产出数据。
      • 多并行、少串行(在分布式系统下可发挥其优势)。
    2. 运行周期

      如果数据研发的场景是在常见T+1离线计算场景,则应将不同调度任务按照实际业务需求,赋予小时、日、周、月和季度等不同的调度粒度。

      说明

      • 程序必须支持重跑。
      • 如果SQL语句优化后,单次执行仍超过30分钟,建议拆表重新设计,建议每个节点运行时长不超过1小时。
    3. 设置基线:在传统T+1(每日计算的是前一日产生的业务数据)的场景下,数据理应在第二天某个时间点按时产出以支撑BI或其他应用场景,因此应设置如下基线报警策略。

      • 最终产出任务基线:规定产出最终数据的任务必须在公司规定的X点X分完成,否则视为破线(同时推送相应报警)。
      • 中间任务报警:产出最终数据的任务的上游任务应稳定、按时运行完成。如果出现出错、变慢(运行时间明显长于历史过往平均运行时间)等可能影响最终任务完成时间的事件,则应第一时间推送报警给第一任务责任人。
    4. 设置优先级:基于有限的计算资源来设置任务优先级,以保证在已有资源被充分调配利用的情况下,可以按照顺序产出数据,保证重要任务的准时产出。调度设计完成后,需要产出调度设计文档。

    5. 数据流设计

      ETL过程中,数据流向有如下限制:

      • 数据流向仅支持由低到高,即ODS->DWD->DWS->ADS。
      • 数据不能跨层引用、逆向引用。
      • DWS层不同集市的数据不能相互引用,必须沉淀到DWD层。

开发阶段

在完成需求评审、模型与调度设计后,即可进入数据开发阶段。

开发阶段的主要任务是将设计阶段的产出转化为具体代码。开发过程中,开发人员必须保证代码的规范性、准确性。同时进行适当的单元测试,以便后续测试工作可以顺利开展。开发流程

开发阶段的流程包括以下步骤:

  1. 代码开发

    编码时需要注意以下问题:

    • 层次分明、结构化强。
    • 增加必要注释,以增强代码的可读性。
    • 充分考虑执行速度最优的原则。
    • 四个空格为一个缩进量,所有缩进皆为一个缩进量的整数倍,按照代码层次对齐。
    • 不建议使用select *操作,所有操作必须明确指定列名。
    • 所有产出表都需要有物理主键或逻辑主键,并纳入周期性数据质量监控。
  2. 单元测试

    代码开发完成后,开发人员需要对代码进行单元测试,单元测试阶段包括以下内容:

    • 规范性检查。
    • 代码质量检查:建议单条SQL执行时间不超过30分钟。
    • 数仓特殊需求检查。
    • 指标特性检查。

    单元测试完成后,需整理输出单元测试报告和发布操作文档,以便开展后续发布工作,详情请参见单元测试报告和发布操作文档。

  3. 代码评审(Code Review)

    单元测试完成后,需要由其它开发人员进行代码评审,最后查看代码评审报告,详情请参见代码评审报告。

    代码评审包括数据一致性检查、数据完整性检查和指标间逻辑检查。

测试阶段

开发阶段已经完成了代码的实现,为了发现代码问题、暴露项目风险、提升产出质量,需要进入测试阶段,通过测试用例对代码进行分析,为最终发布提供决策的依据。

测试

测试阶段的流程包括以下步骤:

  1. 测试分析

    根据需求阶段、设计阶段的要求,结合来源数据的探查来明确整个测试流程的目标、方案、风险与难点:

    • 测试范围
    • 测试策略和方法
    • 具体交付物、退出标准
    • 预期风险
    • 测试环境、测试数据的准备

    此外,测试分析应经过企业内部评审或项目组评审,以保证测试的科学性。

    测试分析完成后,需输出测试方案分析报告,详情请参见测试分析方案报告。

  2. 准备测试用例

    测试方案明确后,需要编写测试用例、测试代码和准备数据。

    测试用例编写需遵循结构有序、条理清晰、他人可执行的原则,同时各团队需有效维护和保存,以便日后进行复用、故障问题回溯。建议测试用例编写完成后组织公司内部评审。

  3. 执行测试

    1. 交付测试:为了将问题在前期设计、研发和自测环节完成收敛,需进行交付测试,以便保障流入到测试执行环节的代码达到一定的质量标准。

      交付测试的标准包括编码是否符合规范、是否完成代码评审、是否提供数据探查报告、交付缺陷的严重程度和用例占比、选用测试用例集的执行通过率。

      测试完成后输出交付测试报告,详情请参见交付测试报告。

    2. 数据测试

      测试期间需重点关注以下事项:

      • 代码规范性:命名规范、编码类型是否符合要求。
      • 数据规范性:命名规范、表结构规范、精度要求、空值处理方式、时间类型格式等是否符合要求。
      • 数据基础:主键唯一性,空值、重复值、无效值占比是否符合要求。
      • 业务正确性:各业务点是否被正确实现,可以通过划分边界值、等价类等样本数据进行验证。
      • 代码性能:验证代码是否可在业务要求产出的时间成功运行完成。

      测试期间,需要严格按照事前制定的测试策略和测试用例执行测试,建议将测试过程中的测试点修改补充到测试用例中,为今后线上问题进行回溯和排查提供参照和依据。

    3. 测试报告:测试完成后需发布质量评估报告,报告中需表现当前项目缺陷修复情况、遗留问题排期评估、发布后的预期风险,以及最终关于发布或延期的结论。

      测试报告请参见质量评估报告模板。

  4. UAT测试:交付测试、数据测试完成后,数据产品经理需要站在业务角度,对产出数据进行验收测试,最终提供验收测试报告。

    UAT测试报告请参见验收测试报告模板。

发布阶段

发布是将具备发布条件的程序发布到线上系统,并以生产标准进行数据产出的过程。

发布分为正常发布和紧急发布:

  • 正常发布:发布节奏在原则上是可预见性、周期性的,发布计划可提前制定和公布。正常列入排期计划的需求,都必须按照正常的节奏安排发布计划。

  • 紧急发布:紧急发布是为应对突发性、紧急性状况而额外开启的可选发布,如线上BUG紧急修复、突发性需求等。

    在接到紧急发布需求后,第一时间应评估是否可以随最近一次正常发布窗口期发布。如果不可以,则根据企业实际情况发起紧急发布申请。

发布阶段的流程主要包括发布申请、发布审批和发布执行。img

  1. 发布申请:发布申请是发布工作的进入环节,该环节主要包括程序源代码、质量评估报告、UAT验收报告和发布版本。

  2. 发布审批:审批环节是对发布申请合法性的赋权和放行环节。在该环节,需要对发布申请的合规性、规范性和合理性进行审核,具体审批目的包括但不限于以下几点:

    • 发布内容是否与原始需求一致。
    • 发布内容是否与数据安全、合规要求有冲突。
    • 发布内容是否会造成任务报错、脏数据写入等情况。
    • 发布内容的发布时间段是否合理或需要调整。
    • 紧急发布的必要性。

    建议安排对业务逻辑、代码较为熟悉的人员把控审批流程。审批通过后即进入发布执行阶段。如果不通过,则发布立即终止,或驳回申请进行调整后重新申请。

    审批环节是一个非常重要且不可或缺的环节,它关系到数据生产环境的稳定性和数据的可靠性、安全性。建议企业根据自身情况,安排经验丰富的相关人士来承担此项工作。

  3. 发布执行:审批通过后,由运维人员执行发布。

    为保证将程序正确、完整地发布到线上,发布时应严格按照开发人员的发布操作步骤执行,且可以查询操作日志记录。

    发布完成后,发布人员需要启动关联通知工作。

  4. 关联通知:发布人员需将发布变更信息及时通知包括但不限于以下关联方:

    • 该代码所在节点的一级子节点责任人。
    • 任务关联产出基线责任人。
  5. 数据质量监控与冒烟测试:发布完成后,开发人员根据数据与业务特点配置数据质量监控规则,并进行冒烟测试。

    冒烟测试必须完成至少一个调度周期的运行,以验证新发布或者变更的任务节点可行性。如果冒烟测试不通过,则发布执行人员需根据情况,执行代码回滚或者通知开发人员进行紧急线上发布。

运维阶段

开发人员根据需求将代码发布上线后,还需要及时处理数据、程序、调度、监控告警等的异常事件,保障数据产出时效、程序高效运行和生产稳定性。

背景信息

数据开发人员主要需要处理以下事项:

  • 程序异常处理、性能优化。
  • 调度异常处理。
  • 数据质量监控规则异常分析、规则优化。
  • 数据异常的核查。

运维阶段的流程包括分析影响、制定与实施方案和验证实施方案。流程

操作步骤

  1. 分析影响。

    运维人员或开发人员通过监控规则捕获、自主发现或其它方法获取关于数据产出时效性、数据准确性等指标的异常情况,并进行影响分析。异常情况包括但不限于:

    • 任务运行失败。
    • 任务运行时间过长。
    • 产出表中出现脏数据。

    开发人员根据影响分析的结果判断是否对线上的数据应用有影响。

    • 如果有影响,需要开发人员及时推送告警信息至任务责任人,并判断原因、确定可行性解决方案。
    • 如果无影响,则无需处理。
  2. 制定与实施方案。

    1. 开发人员提交线上变更申请。
    2. 审批人员(建议安排为对业务逻辑、代码较为熟悉的人员)审批允许发布变更。
    3. 运维人员按照步骤实施发布,完成后通知数据开发人员进行验证。如果验证失败,则运维人员按照修改脚本的回滚方法进行回滚,并反馈结果至开发人员。
  3. 验证实施方案。

    开发人员在收到运维人员实施成功的通知后,开始验证变更结果是否符合预期。

    • 如果符合预期,则开发人员需要将此次变更的原因、内容及生效时间通知直接下游及关联方的人员。
    • 如果未符合预期,则开发人员需要反馈给运维人员执行回滚。

附录

编码规范

  • 编写原则

    • 代码行清晰、整齐,具有一定的可观赏性。
    • 代码编写要充分考虑执行速度最优原则。
    • 代码行整体层次分明、结构化强。
    • 代码中应有必要的注释以增强代码的可读性。
    • 规范要求非强制性地约束代码开发人员的代码编写行为。在实际应用中,只要不违反常规要求,允许存在可理解的偏差。
  • 基本要求

    • 代码中应用到的所有SQL关键字、保留字都需使用全大写或小写,例如select/SELECT、from/FROM、where/WHERE、and/AND、or/OR、union/UNION、insert/INSERT、delete/DELETE、group/GROUP、having/HAVING、count/COUNT等。不能使用大小写混合的方式,例如Select或seLECT等方式。
    • 代码中应用到的除关键字、保留字之外的代码,都要求使用小写。
    • 四个空格为一个缩进量,所有的缩进均为一个缩进量的整数倍。
    • 禁止使用SELECT *操作,所有操作必须明确指定列名。
    • 通常要求对应的括号在同一列上。
  • 数据类型

    • 不推荐大量使用STRING类型,以免数据加工环节的数据质量问题无法及时暴露。

    • 在对精度要求极其严格的场景下请使用DECIMAL类型。

    • 关于货币类型

      • 中国货币单位统一为人民币元,国际货币单位统一为美元。
      • 除非模型有特殊说明,否则中间层金额相关的数据不执行任何四舍五入操作,以避免后续的汇总计算中出现不同口径的汇总结果不一致的情况。
    • 字段排列要求

      • SELECT语句选择的字段按每行一个字段方式编排。
      • SELECT单字后面一个缩进量后应直接跟首个选择的字段,即字段离首起二个缩进量。
      • 其它字段前导二个缩进量再跟一个逗号(,)后放置字段名。
      • 两个字段之间的逗号(,)分割符紧跟在第二个字段的前面。
      • AS语句应与相应的字段在同一行,多个字段的AS建议尽量对齐在同一列上。
    • SELECT子句排列要求

      SELECT语句中所用到的FROM、WHERE、GROUP BY、HAVING、ORDER BY、JOIN、UNION等子句,需遵循如下要求:

      • 换行编写。
      • 与相应的SELECT语句左对齐编排。
      • 子句后续的代码离子句首字母二个缩进量起编写。
      • WHERE子句下的逻辑判断符AND、OR等与WHERE左对齐编排。
      • 超过两个缩进量长度的子句加一空格后编写后续代码。例如ORDER BY、GROUP BY等。

      SELECT子句排列

    • 运算符前后间隔要求

      算术运算符、逻辑运算符的前后要保留一个空格。运算符前后间隔

    • CASE语句的编写

      SELECT语句中对字段值进行判断取值的操作将用到CASE语句,正确的编排CASE语句对加强代码行的可读性也是很关键的一部分。对CASE语句编排的约定如下:

      • WHEN子句在CASE语句的同一行并缩进一个缩进量后开始编写。
      • 每个WHEN子句单独一行编写,如果语句较长可换行编写。
      • CASE语句必须包含ELSE子语,ELSE子句与WHEN子句对齐。

      CASE语句

    • 子查询嵌套编写规范

      在数据仓库系统ETL开发中经常需要用到子查询嵌套,因此代码的分层编排变得非常重要。

    • 表别名定义约定

      建议对所有的表加上别名。一旦在SELECT语句中对表定义了别名,在整个语句中对此表的引用都必须以别名替代。考虑到编写代码的便捷性,约定别名尽量简洁,同时避免使用关键字。 表别名定义约定如下:

      • 表别名采用简单字符命名。
      • 多层次的嵌套子查询,在别名之前要体现层次关系。SQL语句别名或分层的命名,从第一层次至第四层次,分别用P、S、U、D表示,取意为Part,Segment,Unit,Detail。也可用a、b、c、d来表示第一层次到第四层次。对于同一层次的多个子句,可以在字母后加1、2、3、4区分。
      • 必要时,为表别名添加注释。

      表别名

    • SQL注释

      • 每条SQL语句均应添加注释说明。
      • 每条SQL语句的注释单独成行并置于语句前面。
      • 字段注释紧跟在字段后面。
      • 应为不易理解的分支条件表达式添加注释。
      • 应说明重要计算的功能。
      • 过长的函数实现,应将其语句按实现的功能分段加以概括性说明。
      • 常量及变量注释时,必须注释被保存值的含义,按需注释合法的取值范围 。

其他命名规范

视图命名规范

视图命名规范如下:

  • ODS层直接以视图形式开放到CDM层:dwd_{ODS 表名}

  • 中间层视图命名规范:遵循中间层命名规范,且加上后缀

    {dws/dwd}_{中间层表命名规范要求}。

脚本间可复用的中间表命名规范

因为所有表都是以分区表形式存在的,因此中间表不设置命名规范,全部以正式表方式处理。

临时表命名规范

不同场景下临时表命名规范不同:

  • 测试、数据探查、临时取数等场景下产生的临时表命名规范为:tmp{工号/操作人名标识}{产出表表名}_{n}
  • 脚本内临时表命名规范:tmp{产出表表名}{n}

下线表命名规范

一般生产任务下线后,不急于立马下线表,一般继续存放3个月,修改表名做标注,3个月后再下线表。下线表统一后缀 _retireyyyymmdd,生产任务下线后的表重命名为YYYYMMDD。三个月后需要与表拥有者确认是否能删除。

数据仓库需求模板

将为您介绍数据仓库需求模板、常规需求申请单和迭代需求申请单。

填写说明:

  • *为必填项目,其它可以选择性进行填写。
  • 指标逻辑可以引用指标和术语(或指标库)中的定义。
  • 如果数据范围、更新频率、时间窗口、数据提供形式和表头信息不一致,可以针对指标项单独说明。
  • 如果涉及到数据提供或数据交互,数据验收人、待验收数据样本和数据验收方式为必填项,其它项并非强制需求。

数据仓库业务需求模板

数据仓库业务需求模板
需求申请 需求申请人*
需求使用方*
期望完成日期*
需求类型*
需求目的 需求背景*
期望目标*
应用系统名
应用系统联系人
需求内容 需求概览 需求范围* 描述此次需求涉及的范围(可以从人群特征,业务场景等维度定义数据范围、改造哪些表等)。
包含的指标 多个指标以逗号分隔。如果指标较多,可以在日常业务需求附表中的指标名称一栏填写。
数据交互方式 涉及到数据输出的,需要描述数据的交互方式、格式等。
附件说明 如果有附件需要补充的,请在此说明,并同步附加附件。
项目涉众 数据产品经理
设计人员
开发人员
测试人员
数据安全与合规人员
需求版本变更历史
版本号 版本确认日期 版本变更点 提交人

常规需求申请单

指标需求中通常会涉及到下表中的约定项,如果需要自定义约定项,可以在自定义格式列进行填写。

约定项 默认格式 自定义格式
日期 yyyymmdd
比率值 4位小数点
时间戳 yyyy-mm-dd hh24:mi:ss,格林尼治时间。
金额 单位为分。
时间粒度 日:T-1日的00:00~24:00。
周:周一到周日,对应指标仅周日有值。
月:自然月,对应指标仅月末最后一天有值。
年累计:自然年,1月1日到T-1。
财年累计:财年4月1日到T-1。
约定项 填写内容 约定项 填写内容
时间窗口(历史数据要求)* 存储周期*
更新频率(日、周、月、小时、分钟、其它)* 期望数据更新时间*
数据验收人 待验收数据样本
数据验收方式 数据提供形式 物理表数据文件数据查询服务或接口
备注
NO. 粒度 目录 接口表 指标名称* 指标逻辑* 空值/异常值处理* 监控项 值是否唯一* 数据来源* 安全等级* 备注

迭代需求申请单

数据仓库需求变更申请单
需求变更申请 原始需求ID*
需求申请人*
需求使用方*
期望完成日期*
需求变更原因 需求变更背景*
是否可以在需求评审前预知*
如何避免此类变更发生*
需求变更内容 原始需求(对于新增的需求,填无)* 变更内容* 变更类型*

数据探查报告

数据探查报告模板,如下表所示。

字段顺序 字段名 字段注释 字段类型 总行数 空值个数
空值比例 唯一个数 均值(number)::TOP1(string) 最小值::TOP2 1%分位数::TOP3 5%分位数::TOP4
25%分位数::TOP5 中位数::BOT5 75%分位数::BOT4 95%分位数::BOT3 99%分位数::BOT2 最大值::BOT1

ETL文档

表总览

表名 说明
ods_raw_log_d 离源ODS层最近的数据
dwd_user_info_d 用户公共明细表
dws_user_info_d 用户公共汇总表
dm_user_info_d 用户数据集市表
rpt_user_info_d 用户分析汇总表

节点dwd_user_info_d

任务(节点)名称 dwd_user_info_d
字段名称 目标表字段 字段说明 源表 涉及源表字段 算法说明 备注
uid 用户ID 用户ID ods_log_info_d uid 抽取汇总
gender 性别 性别 ods_log_info_d gender 抽取
region 地域,根据IP获取 地域,根据IP ods_log_info_d ip 转换,将IP地址转换为地域
device 终端类型 终端类型 ods_log_info_d device 截取获得设备名称
identity 访问类型 crawler feed user unknown 访问类型 crawler feed user unknown ods_log_info_d identity 抽取
method HTTP请求类型 HTTP请求类型 ods_log_info_d request 截取获得请求类型
URL URL URL ods_log_info_d request 截取获得URL
protocol protocol 协议 ods_log_info_d request 截取获得协议
referer 来源URL 来源URL ods_log_info_d referer 抽取,获得更精准的URL
time 时间yyyymmddhh:mi:ss 时间yyyymmddhh:mi:ss ods_log_info_d time 抽取

调度设计文档

节点ID 节点名称 用途 数据输入表 数据产出表 调度周期
320170257 workshop_start 虚拟节点,用于管理下游节点 Null Null
320170260 MySQL数据同步 拉取MySQL数据源数据 ods_user_info_d ods_user_info_d
320170260 FTP数据同步 拉取FTP数据源数据 Null ods_raw_log_d
320170261 ods_log_info_d 原始数据脏数据清理 ods_raw_log_d ods_log_info_d320170259
320170262 dw_user_info_all_d 轻度汇总数据 ods_log_info_d dw_user_info_all_d
320170263 rpt_user_info_d 统计汇总报表数据 dw_user_info_all_d rpt_user_info_d
定时时间 预计运行时间 上游节点ID 上游节点名称 基线时间 优先级
00:01 5s Null Null Null 1
00:03 1mins 320170257 workshop_start Null 1
00:03 1mins 320170257 workshop_start Null 1
00:05 10mins 320170260320170259 MySQL数据同步OSS数据同步 Null 1
00:20 5mins 320170261 ods_log_info_d Null 1
00:30 30s 320170262 dw_user_info_all_d 00:40:00 1

单元测试报告

单元测试要求

用例小类 测试要点 说明 是否已检查(Y/N)
规范性 命名规范检查(表、视图、工作流、字段) 是否符合命名规范的表命名规范。
代码格式和注释规范性 是否符合编码规范。
表引用规范性 数据不允许跨层引用。
表更新策略规范 建议临时表均为非分区表,正式表均为分区表。
是否支持重跑 代码必须支持重跑。
源数据质量 非空值检查 检查所用字段是否存在空值,以及代码对空值处理的策略是否正确。
字段枚举值检查 字段的枚举值是否都在代码考虑范围内,是否有可能会出现新值。
主键检查 物理主键或逻辑主键是否成立。
数据完整性检查 代码中引用的数据能否支撑实际需求。
字段间逻辑检查 字段间的业务逻辑关系是否在数据上成立,例如余额=总的发放-总的回收。
代码质量/BUG检查 历史拉链表检查断链/交叉链 使用标准SQL进行检验。
数据倾斜检查 是否存在倾斜的情况,是否有大表join小表未用mapjoin等。
表分区选择检查 代码对表分区的选择是否正确。
关联条件检查 关联条件是否正确,是否会产生意料外的结果,例如多对多关联、笛卡尔积。
字段类型检查 字段类型是否正确,例如:金额字段必须为X数据类型,编号字段必须为X数据类型。
执行效率检查 单条SQL执行时间不超过30分钟,单个脚本执行时间不超过60分钟。
数仓特殊需求 脏数据检查 检查是否有脏数据。
增量/全量数据抽取规范 抽取时间大于X分钟的,则考虑更改为增量抽取。
数仓抽取时间点检查 数仓抽取时业务系统是否ready,抽取的数据是否完整。
指标特性检查 细分指标趋势检查 例如会员拉链表记录数相比前一天必须是正增长、当日累计值-上日累计值必须大于0。
不同粒度数据转换正确性 例如细粒度向粗粒度汇总,通常使用最大/最高/最小/最低等过滤条件,如:支用层逾期天数转换到客户层指标(最高逾期天数)。最高逾期天数 = Max(支用层逾期天数)。
值域范围检查 检查字段值的范围是否正确,如:金额>=0,比率<=1,天数<=业务起始日期至今,还款日期>=放款日期。
代码值分布检查 从业务逻辑考量字段值的分布情况是否合理。
可累加值与不可累加值检查 检查可累加值和不可累加值的处理逻辑正确性,如:计算客户数总计时需要做去重处理,金额则可以累加。

单元测试用例记录

序号 用例大类 测试要点 字段 自定义表达式 备注
1 规范性 命名规范检查(表、视图、工作流、字段) jrcdm_agt_ovd_ins_detail_fact_dd
2 规范性 是否支持重跑 jrcdm_agt_ovd_ins_detail_fact_dd
3 源数据质量 主键检查 afclms_clms_loan_contract contract_no
4 指标特性检查 值域范围检查 jrcdm_cust_drawndn_fact_ds prin_max_ovd_days, inte_max_ovd_days prin_max_ovd_days>=inte_max_ovd_days 检验逾期天数的业务逻辑。
5 指标特性检查 值域范围检查 x_jredw_da_drawndn_ovd_date_info Prin_Ovd_Start_Dt Prin_Ovd_Start_Dt<=Prin_Ovd_End_Dt, Inte_Ovd_Start_Dt <=Inte_Ovd_End_Dt 检查业务逻辑正确性。
测试结果 测试结果备注 是否转化监控 监控阈值 创建日期 创建人 所属项目名称
通过 2013/7/16 XXX 某项目
通过 2013/7/16 XXX 某项目
通过 2013/7/16 XXX 某项目
通过 <1 2013/7/16 XXX 某项目
未通过 开发代码中存在以下两个问题:未对期次还款日大于当前日期的记录进行过滤,这部分为未到期记录,需要排除。未对记录中创建时间小于期次还款日的、未结清的期次记录的逾期结束时间,赋予与逾期开始时间一致的处理。 <1 2013/7/16 XXX 某项目

发布操作文档

序号 节点ID 文件名 发布次序 是否需要生产冒烟 是否需要重跑历史数据 重跑历史时间段 发布验证是否通过
1 xxxxx dw_user_log_info_d.sql 1 Y Y 20190326-20190426 Y

代码评审报告

代码评审要求

用例小类 测试要点 说明 是否已检查
数据一致性测试 主键唯一性 产出表必须有物理主键或逻辑主键,且在数据上主键成立。
主键和外键逻辑关系 检查设计文档里关于主外键的设计是否在开发阶段得以实现,且在数据上成立,例如是否存在外键丢失。
系统/业务间格式和类型一致性检查 检查设计文档描述的字段定义是否与实际值一致。例如日期是否包含时分秒,金额字段是否为Double,单位为元/分,保留小数位数。
业务来源一致性检查 从同样业务来源的指标是否在数据上一致。例如同样是余额指标,数据来源是否一致或来自同一加工链路,如果不是,则结果是否一致。
同名逻辑定义检查 字段或逻辑定义相同,是否存在值不一样的情况。例如同样是贷款发放额,不同的表之间数据是否一致。
数据完整性 数据获取是否完整 代码中的数据获取逻辑是否完整。例如累计客户数,是否完整包含了历史上有效存在,但当前不存在的客户。
边界值检查 代码中对于边界值的处理是否正确。例如最近30天包含今天但不包含第前30天的。例如日期筛选是否为双闭区间。
过滤条件完整性 过滤条件是否完整。例如筛选当前有效会员需要加上会员状态的限制。
指标间逻辑检查 同表字段间逻辑检查 同表不同字段间在业务上存在的逻辑是否在数据上成立。例如贷款为结清状态,则结清日期一定非空;状态为逾期,则逾期金额一定大于0。
跨表/跨系统逻辑检查 跨表/跨系统间在业务上存在的逻辑是否在数据上成立。例如不良贷款余额>0,则该账户三级分类应为次级、可疑和损失。

代码评审测试用例记录

备注 测试结果 测试结果备注 是否转化监控 监控阈值 创建日期 创建人 所属项目名称
检查主键的唯一性 通过 <1 2019/3/16 XXX 订单主题分析

测试分析方案报告

产品概述

  • 产品背景

    描述该数据产品的业务背景,以便测试小组成员了解业务背景,划分测试场景,并站在用户的立场进行测试。

  • 开发背景

    描述该项目采用的技术背景。

  • 产品目标

    描述产品所需达到的预期目标,基于此可以评估当前架构设计是否能够支持该目标的实现。

项目整体分析

  • 功能性需求测试分析

    • 术语表

      下表将为您介绍产品需求文档中的术语并给出定义,避免由于对术语理解不一致而导致漏测或错误。

      名称 说明
    • PRD、指标需求清单与测试功能对应列表

      详细描述数据测试指标需求。

      指标名称 字段来源 业务规则
  • 系统架构分析

    概括当前项目数据开发总体的流程和范围。

测试过程管理

  • 测试版本控制

    代码从测试环境发布至开发环境后,需描述此部分。

    项目交付测试通过后,每天上午9点、下午3点接受开发提交的新版本,其他时间测试环境不接受变更。

    版本号 更新日期 触发情况
  • 测试环境描述

    对测试环境给出逻辑图描述,分析问题和风险。

    例如测试环境和线上环境不一致,可能导致的测试风险。测试环境在一些可能和开发公用的系统,存在的消息分发问题等。

  • 测试进入退出准则

    测试进入准则,下表仅描述项目个性化的准则。

    任务 角色 验收标准

    测试退出准则,下表仅描述项目个性化的准则。

    任务 角色 验收标准
  • 测试策略

    • 测试设计策略

      描述需要进行的测试,例如功能测试、接口测试等,并分别描述原因。

    • 测试执行策略

      描述测试执行需要进行多少轮、每轮的测试重点、每轮测试的优先级,并分别描述原因。

    • 回归测试策略

      重点描述整个项目的回归测试策略,不仅包含项目本身,还需要包含其它关联产品线的配合方式等。

    • 难点测试方案

  • 缺陷管理

    与项目组成员在缺陷处理问题上达成一致,避免测试执行时项目状态过于无序。

    例如XX缺陷必须在两天内修复,如果有拖延,则整个测试依次顺延。

困难及风险

基于以上分析,判断项目内存在的风险与困难,并对这些风险和困难进行跟踪直到项目结束,可以参照如下表格:

风险描述 提出人 建议规避措施 备注

交付测试报告

代码交付情况

关键指标包括BUG(每轮测试发现的缺陷总数)、执行率和通过率。
img

文档交付情况

img

文档测试准入条件

img

交付测试遗留问题

记录交付测试通过后,遗留在功能测试阶段未解决的问题。
img

质量评估报告模板

测试情况说明

  • 测试用例执行通过率:0%~100%。
  • 每日发现故障趋势图。
    img
  • 线下缺陷严重程度分类。

需求实现说明

  • 需求覆盖率(在测分文档中,需求与功能对应列表为准):0%~100%。

  • 需求变更情况:包括已走正式流程的需求变更,邮件通告的需求变更,以及当前功能改动了原有需求的说明。

    阶段 说明 分类
    测分阶段 增加老会员模式下添加银行卡的出错情况提示。 需求变更
    老会员添加卡的流程中,增加生僻字用户的判断。 需求变更
    增加推荐规则模板:推荐规则为空时的展示方式。 需求变更
  • 未实现需求:请说明需求未实现的原因。

遗留问题列表

序号 问题描述 风险影响分析 风险等级 建议跟进负责人
Delay_1 由于XX API回参格式限制,XX字段返回结果无法适配计算引擎字段类型。 接口改造需花费X天,导致项目整体进度Delay X天。 XXX

质量评估结果

  • 测试是否通过

  • 保留建议

    遗留的问题在本项目中可以接受,但Delay_1缺陷必须在XXX年X月X日之前启动升级包修复。

验收报告模板

测试验收点

序号 测试验证点(按实际情况增减) 是否通过
1 数据主键是否重复。
2 结果数据的明细分布,包括数据量、空值、均值及其他相关业务指标的分布。
3 抽样检查:与需求设定时的抽样样本进行对比,查看是否存在差异。
4 如果是迭代需求,需要与一期的结果进行对比,查看数据量差异、明细差异等。
5 某些数值型结果进行同比、环比,获得大概增长率和变化范围,判断数据的正确性。

需求实现情况

  • 已实现内容。
  • 未实现内容:需要说明未实现的原因。

发现问题列表

序号 问题描述 风险影响分析 风险等级 建议跟进负责人
Delay_1 由于XX API回参格式限制,XX字段返回结果无法适配计算引擎字段类型。 接口改造需花费X天,导致项目整体进度Delay X天。 张三

验收评估结果

业务方(数据产品经理):通过/不通过。

验收通过。遗留的问题在本项目中可以接受,但Delay_1缺陷必须在xxxx年x月x日之前启动升级包修复。

原文地址:https://blog.csdn.net/zuo1057559550/article/details/135461600

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