近期，火山引擎DataLeap上線“動態探查”能力，為用戶提供全局數據視角、完善的抽樣策略，提高數據探查的靈活度以及響應速率。

傳統的數據探查是基于庫表的全量探查，由后端引擎執行，通過自動化檢查數據成分、關系、格式等，以報告形式展示探查后列的統計分布結果，避免數據質量導致項目開發、上線出現問題，主要應用于元數據管理、數據研發、數倉開發以及數據治理等環節，滿足使用者對數據質量初探的需求。

但在數據量級大、用戶需要探查數據明細或需要數據預處理操作時，由于傳統的數據探查要對全量表進行檢測，導致無法實時產出報告、等待時間變長，靈活度低，且無法跟蹤數據明細。

【資料圖】

針對上述痛點，火山引擎DataLeap在傳統數據探查基礎能力上，進一步增強了動態探查能力。其特點在于：

● 基于大數據預覽探查，支持對數據進行函數級別預處理。

● 數據探查結果秒級更新、實時響應。

● 與數據監控聯動，有效打通數據探查到質量分析閉環。

據介紹，DataLeap動態探查的對象是抽樣數據，支持連續抽樣（按照默認順序連續抽樣前x條數據）、過濾抽樣（使用where過濾語句過濾）、隨機抽樣（隨機抽樣x條數據）3種模式，用戶可對數據進行預處理，實時、動態獲得統計分布結果，具備靈活度高、實效性強的特點。

火山引擎DataLeap動態探查使用流程

除此之外，DataLeap動態探查具備對探查結果基礎分析能力，包含列刪除、過濾、排序等。用戶對探查結果的每一次操作都會被記作一次操作，多次操作串聯成操作棧，DataLeap支持用戶自由修改或刪減操作棧里的步驟，并實時查看最新結果。

火山引擎DataLeap動態探查操作棧

火山引擎DataLeap數據探查報告

目前，DataLeap動態探查可以應用在以下三個場景中：

● 場景1：用于分析型探查場景，用戶可利用hive基本函數，如get_json_object，將列進行數據提取。

● 場景2：與探查報告打通，用戶點擊探查報告中的統計值，即可跳轉到數據表格，并應用具體行過濾函數。

● 場景3：用于數據過濾后的探查場景，用戶通過過濾和分組條件進行寫條件探查，例如校驗status=0時current_price為0的占比。

DataLeap是火山引擎數智平臺旗下產品，提供數據集成、開發、運維、治理、資產、安全等能力，幫助用戶提升數據研發效率、降低管理成本，加速推動企業的數字化轉型，目前已經應用于泛互聯網、制造、新零售、汽車等領域。（作者：姚元宇）

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