主要观点：开发团队为客户构建的 React 仪表盘在连接生产数据库时出现问题，最终发现是数据质量问题（有重复、格式不一致、空值等），此经历让团队意识到全栈开发者常忽视数据质量，数据质量差会导致性能下降、安全漏洞、 bug 增多、用户不满等后果，原因包括认为不是自己的问题、团队结构分离、数据质量未纳入 sprint 计划、现代框架隐藏数据复杂性、过度自信等，开发者无需亲自清理数据，但需掌握数据处理最佳实践（如了解清洗技术、融入工作流、选择合适工具、用真实数据测试等），并以一个金融服务 app 为例说明实施数据清洗策略的效果，建议从审计项目、添加验证、将数据质量纳入完成标准等方面开始重视数据质量。

关键信息：

• 开发的 React 仪表盘连接生产数据库时出现问题，经调查是数据本身不一致导致。
• 数据质量差会带来多种不良后果，如性能死亡螺旋、安全漏洞等。
• 忽视数据质量的原因包括团队结构、计划安排、框架特性、过度自信等。
• 开发者应掌握数据处理最佳实践，如了解清洗技术等。
• 一个金融服务 app 实施数据清洗策略后效果显著，如减少支持 tickets、提高开发速度等。

重要细节：

• 团队领导在构建仪表盘三周后出现问题，应用在测试数据演示时很好，连接生产数据库后出现图表不对齐、表格显示错误记录等情况。
• 调查发现是数据存在重复、格式不一致、空值等问题，77%的组织存在数据质量问题，91%承认对公司绩效有负面影响。
• 传统团队结构导致认为数据质量问题不是自己的，数据质量未纳入 sprint 计划，现代框架隐藏数据复杂性，开发者过度自信导致验证不足。
• 数据处理最佳实践包括了解清洗技术、融入工作流、选择合适工具、用真实数据测试等。
• 金融服务 app 实施数据清洗策略后，支持 tickets 减少 68%，开发速度提高，用户对系统更有信心。