數據品質保證？老司機的資料庫恐怖故事
各位朋友，阿哈大叔又來分享工程師的血淚史了。今天要聊的是數據品質保證，也就是為什麼我們系統的數據這麼準確，以及... 嗯... 為什麼我的頭髮越來越少。
序章：那個讓我心臟病差點發作的夜晚
還記得 2022 年的某個深夜，我正在家裡沙發上追劇，老婆已經睡了，孩子也安靜了，一切都那麼美好。
突然，手機響了。是用戶打來的：「大叔，你們系統台積電的股價怎麼顯示負數？」
我整個人從沙發上彈起來，差點把泡麵打翻。負數？台積電什麼時候變成要給人錢才能買的股票了？
那一夜，我在電腦前坐到天亮，找出了問題：某個第三方數據源的 API 回傳格式改變了，我們的解析程式把百分比當成了股價。
從那天開始，我對數據品質的要求變成了強迫症等級。
數據品質的五大惡魔
經過這些年的折磨... 不對，是磨練，我總結出了數據品質的五大惡魔：
1. 格式惡魔：當數字變成文字
最常見的問題就是數據格式不一致。你以為收到的是數字，結果是字串；你以為是字串，結果是 null。
真實慘案：
// 你以為的數據
price: 123.45
// 實際收到的數據
price: "$123.45"
price: "123,45" // 歐洲格式
price: "一二三點四五" // 這個是日本朋友的傑作
我們現在有個專門的數據清理工具，光是處理價格格式就有 27 種不同的規則。
2. 時間惡魔：時區的詛咒
時間處理是工程師的宿敵。不同地區的股市有不同的交易時間，不同的時區，還有夏令時間的鬼東西。
血淚教訓： 有一次我們把美國股市的開盤時間搞錯了，結果系統在台灣時間凌晨 3 點發送「美股即將開盤」的通知。
半夜被吵醒的用戶們在群組裡罵翻天，我連續三天不敢看 Telegram。
3. 重複惡魔：一支股票變三支
數據重複也是個大問題。同一支股票可能有不同的代碼、不同的名稱，甚至在不同交易所有不同的表示方式。
實際例子：
- 台積電：2330.TW, TSM, TSMC, 台灣積體電路
- 每個都指向同一家公司，但在系統裡可能被當成四支不同的股票
4. 缺失惡魔：數據的黑洞
最讓人頭痛的是數據缺失。股市休市、系統維護、網路問題，都可能造成數據空洞。
用戶不會管你什麼原因，他們只知道：「為什麼昨天的股價沒有？」
5. 延遲惡魔：慢半拍的悲劇
數據延遲在股市是致命的。差個幾分鐘，投資決策就完全不同了。
我們設定了嚴格的延遲監控，超過 5 分鐘沒更新數據，系統就會發警報。半夜被電話吵醒已經是家常便飯。
我們的數據品質防線
第一道防線：多重數據源
我們不會只依賴一個數據源。台股數據來自三個不同的 API，美股數據來自兩個源頭。
就像不會把雞蛋放在同一個籃子裡一樣，數據也要分散風險。
第二道防線：即時驗證
每筆進來的數據都要經過驗證：
- 價格是否在合理範圍內？
- 交易量是否異常？
- 時間戳記是否正確？
驗證規則例子：
// 股價不能是負數（除非是奇怪的金融商品）
if (price < 0) throw new Error('股價不能是負數，這不是比特幣');
// 單日漲跌幅超過 50% 要特別檢查
if (Math.abs(changePercent) > 50) {
await verifyExtremeMovement(symbol, price, changePercent);
}
第三道防線：異常偵測
我們有個 AI 小助手（其實就是一些統計算法啦），專門偵測異常數據。
如果某支股票的價格突然跳到平常的 10 倍，系統會自動標記並暫停更新，直到人工確認。
第四道防線：數據回溯
每天凌晨，系統會自動檢查過去 24 小時的所有數據，看看有沒有遺漏或錯誤。
發現問題會自動修正，並發送報告給我們。雖然經常是凌晨 4 點收到「數據異常修正報告」，但至少知道系統有在運作。
品質監控儀表板：我的血壓監測器
我們建了一個數據品質監控儀表板，24/7 監控著所有指標：
即時指標
- 數據新鮮度：最後更新時間
- 完整性檢查：缺失數據比例
- 準確性驗證：與基準數據的差異
- 一致性檢查：不同源頭數據的一致性
歷史趨勢
- 每日數據品質評分
- 異常事件時間線
- 修復時間統計
每天早上第一件事就是看這個儀表板，就像量血壓一樣。綠燈就安心吃早餐，紅燈就準備加班到深夜。
數據清理的那些鳥事
自動清理 vs 人工處理
80% 的數據問題我們已經能自動處理了，但剩下的 20% 還是需要人工介入。
自動處理的例子：
- 移除價格中的貨幣符號
- 統一時間格式
- 處理重複記錄
需要人工處理的情況：
- 公司名稱變更
- 股票代碼調整
- 特殊企業行為（分股、合股等）
週末的「數據大掃除」
每個週末，我們會進行一次深度數據清理：
- 檢查過去一週的所有異常
- 修正發現的問題
- 優化清理規則
- 準備下週的監控
我老婆常常抱怨：「別人家老公週末都在陪家人，你在陪數據庫。」
沒辦法，數據不會自己變乾淨啊！
用戶回饋：最真實的品質檢驗
那些讓我汗顏的發現
有時候用戶會發現我們沒注意到的問題：
用戶訊息：「大叔，0050 的股息資料好像有問題，我算了一下殖利率不對。」
結果發現是我們把除息日搞錯了。用戶比我們還認真，真的是又感謝又慚愧。
Bug Bounty：用戶當品管
我們現在有個非正式的「找碴獎勵」：用戶發現數據錯誤並回報，我們會送小禮品表示感謝。
沒想到這個機制意外地有效，我們的數據品質因此提升了不少。
技術債的還債之路
歷史包袱
早期系統設計時，我們對數據品質的要求沒這麼嚴格（主要是當時太年輕太天真）。
現在要一邊維持系統運作，一邊慢慢修正這些問題，就像一邊開車一邊換輪胎。
重構 vs 重寫
我們選擇了漸進式重構，而不是推倒重來：
- 新功能使用新的品質標準
- 舊模組逐步改善
- 關鍵路徑優先處理
這樣做雖然慢，但比較安全。畢竟，用戶不會因為你在重構就原諒系統故障。
成本與效益的掙扎
完美主義的代價
數據品質是個無底洞，你永遠可以做得更好，但成本也會無限上升。
我們學會了在「夠好」和「完美」之間找平衡：
- 核心功能的數據要 99.9% 準確
- 輔助資訊可以容忍一些小錯誤
- 即時性和準確性之間的取捨
ROI 的計算
提升數據品質的投資回報怎麼算？
- 減少客服投訴時間
- 提高用戶滿意度
- 避免商業風險
- 工程師的心理健康（這個很重要！）
給新手工程師的建議
數據品質的三個層次
- 數據正確性：數據本身沒有錯誤
- 數據完整性：該有的數據都有，不該有的都沒有
- 數據及時性：在需要的時候能取得最新數據
建立品質文化
不要把數據品質當成某個人的責任，而是整個團隊的共同目標：
- Code Review 要檢查數據處理邏輯
- 測試用例要包含邊界情況
- 監控要設定合理的閾值
自動化是王道
能自動化的就不要手工：
- 自動化測試
- 自動化驗證
- 自動化修復（小心使用）
- 自動化告警
結語：品質是一場永無止境的戰爭
做了這麼多年，我深深體會到：數據品質不是一個終點，而是一個持續改善的過程。
你永遠不可能做到 100% 完美，但你可以讓系統一天比一天更可靠。
重要的是：
- 承認問題存在 - 不要掩飾或逃避
- 建立監控機制 - 及早發現問題
- 快速響應 - 問題發生後盡快處理
- 從錯誤中學習 - 避免同樣錯誤再次發生
最後，還是要提醒大家：投資有風險，數據也可能有錯誤。不要把任何一個數據源當成絕對真理，多方驗證永遠是對的。
數據品質的路還很長，我們一起努力，讓每個數字都更值得信賴。
阿哈大叔的數據品質血淚史到此告一段落。如果你也是工程師，歡迎在 Telegram 群組裡分享你的數據災難故事，我們一起療癒彼此的心靈創傷！記住，好的數據品質不是意外，是無數個深夜和咖啡換來的！