主要观点：在大规模数据平台中，数据可靠性不仅在于管道 DAG 成功完成，还在于数据消费者能信任数据，确保这一点并非易事。文中提出五个工程原则用于可扩展、可操作且低疲劳的数据质量监测系统。
关键信息：

• 传统数据质量从六个核心维度衡量，良好的 DQ 运营在于生产中的监测和执行。
• 五个原则：建立意图（为何有此警报）、明确范围（警报应在哪）、量化严重程度（警报的紧急度）、使其可操作（操作员应做什么）、验证信号（能否在其他地方验证）。
• 如上游已验证的内容在下游重复检查会导致冗余噪声，警报应靠近数据处理点，按严重程度分层，包含诊断信息，进行交叉验证等。
  重要细节：
• 原则 1 中，每个数据质量检查应服务特定目的，消除重复，聚焦关键验证以提高信号质量和减少警报疲劳。
• 原则 2 中，警报应与数据管道结构紧密对齐，各阶段负责验证其引入的假设，数据谱系工具可帮助理解警报位置等。
• 原则 3 中，严重程度分关键、警告、信息三级，应与服务水平目标或数据 SLA 挂钩，系统可自动升级持续或影响增大的问题。
• 原则 4 中，警报应包含诊断信息，如历史数据、链接和补救路径，以提高解决时间。
• 原则 5 中，高质量警报系统应进行冗余和交叉验证，如流间比较、参考数据集验证等。
• 有原则的警报系统能减少误报，提升管道稳定性，文化上从被动应对转向主动管理，未来数据质量监测在于智能自动化。