在多业务、多数据源的体系中，数据质量问题往往潜伏在链路各处：空值、重复、异常值、采集缺失……一旦进入下游指标与模型，很容易放大误差，影响决策和算法效果。传统的质量监控大多集中在数仓或 BI 平台，很难把“当下这一批数据的健康情况”直接输送到一线端侧。基于 Kotlin Multiplatform（kmp）与 openharmony，我们实现了一个轻量级的数据质量诊断器：输入统计串即可得到质量评分、风险等级与修复建议，并在 ArkTS 界面中以面板形式展示。本文包含 Kotlin 核心逻辑、JavaScript 桥接与 ArkTS UI 的完整代码示例，并在每个代码段后给出详细说明。

Kotlin 数据质量诊断引擎

@JsExport
fun dataQualityInsightAnalyzer(inputData: String): String {
    val sanitized = inputData.trim()
    if (sanitized.isEmpty()) {
        return "❌ 输入为空，请按 USER:total=1000,null=25,dup=8,outlier=3 格式提供统计"
    }

    val sources = parseDataQualitySeries(sanitized)
    if (sources.isEmpty()) {
        return "❌ 未解析到任何数据源，请检查名称与字段"
    }

    val insights = sources.map { analyzeDataQuality(it) }
    val avgScore = insights.map { it.qualityScore }.average()
    val risky = insights.filter { it.level != "健康" }
        .joinToString("、") { it.name }
        .ifEmpty { "暂无" }

    val builder = StringBuilder()
    builder.appendLine("📊 数据质量诊断报告")
    builder.appendLine("数据源数量: ${sources.size}")
    builder.appendLine("平均质量分: ${avgScore.roundToInt()}/100")
    builder.appendLine("需重点关注: $risky")
    insights.sortedBy { it.qualityScore }.forEach {
        builder.appendLine("${it.name} | 质量分 ${it.qualityScore.roundToInt()}/100 | 空值率 ${(it.nullRate * 100).roundToInt()}% | 重复率 ${(it.dupRate * 100).roundToInt()}% | 异常值率 ${(it.outlierRate * 100).roundToInt()}% | 等级 ${it.level} | 建议 ${it.actionHint}")
    }
    builder.appendLine("全局建议: ${buildGlobalDataQualityAdvice(insights)}")

    return builder.toString().trim()
}

Kotlin 端的入口函数接受形如 USER:total=1000,null=25,dup=8,outlier=3|ORDER:total=800,null=40,dup=2,outlier=10 的统计串，将每个数据源的总量、空值数、重复数和异常值数量解析出来并计算比例。在 analyzeDataQuality 中，我们对空值、重复和异常值分别赋予 35、25、40 的权重，构成 0~100 的质量评分，并根据阈值分为“健康 / 可接受 / 需优化 / 高风险”四个等级。对于高风险源，会给出更强烈的行动建议，如梳理采集链路、补充回放数据等；而对于健康源，则建议维持策略并定期抽样复核。buildGlobalDataQualityAdvice 则基于整体评分与高风险源数量给出系统级建议，适合在 ArkTS 面板底部展示一条“下一步行动”。

JavaScript 桥接层

import { dataQualityInsightAnalyzer } from './hellokjs.js';

export function runDataQualityInsight(payload) {
  const normalized = typeof payload === 'string' ? payload.trim() : '';
  if (!normalized) {
    return '⚠️ 输入为空，请提供 USER:total=1000,null=25,dup=8,outlier=3 形式的统计';
  }
  try {
    const report = dataQualityInsightAnalyzer(normalized);
    console.info('[data-quality] success', report.split('\n')[0]);
    return report;
  } catch (error) {
    console.error('[data-quality] failed', error);
    return `❌ 执行失败: ${error?.message ?? error}`;
  }
}

桥接层职责非常明确：1）兜底处理输入为空或类型不对的情况；2）调用 Kotlin 暴露的诊断函数；3）捕获异常并统一对外输出错误提示；4）通过 console.info/console.error 写入日志，方便在 openharmony 设备上的 DevEco Studio 或远程终端中排查问题。由于核心逻辑全部在 Kotlin 中，JS 函数非常薄，这使得你可以在不改动 Kotlin 代码的前提下追加埋点、链路追踪或向告警平台上报告警。例如，你可以在成功路径将平均质量分和高风险源数量发送到后端服务，构成多维数据质量看板。

ArkTS 前端面板

import { runDataQualityInsight } from './hellokjs';

@Component
struct DataQualityPanel {
  @State inputData: string = 'USER:total=1000,null=25,dup=8,outlier=3|ORDER:total=800,null=40,dup=2,outlier=10|EVENT:total=1500,null=60,dup=25,outlier=18';
  @State result: string = '';
  @State loading: boolean = false;

  execute() {
    this.loading = true;
    setTimeout(() => {
      this.result = runDataQualityInsight(this.inputData);
      this.loading = false;
    }, 120);
  }
}

ArkTS 面板通过 @State inputData 与 TextInput 绑定，让使用者可以直接粘贴各数据源的统计信息；点击按钮后，execute 会打开 loading 状态并调用 JS 桥接函数获取报告，将返回的多行文本写入 result 并在 Scroll 容器中显示。你可以在 UI 上进一步美化，例如：将首行“平均质量分”和“高风险源列表”拆成卡片，使用不同颜色区分健康/可接受/需优化/高风险四个等级，或者把质量评分转成圆形进度条，把空值率/重复率/异常值率绘制成条形图。得益于 ArkTS 的组件化与响应式特性，这样的面板能在 openharmony 平板、手机和大屏上保持一致体验，非常适合作为数据治理控制台的一部分。

策略设计与调优实践

从策略的角度看，为不同类型的质量问题分配合理权重是关键。空值多意味着前端或采集链路存在丢失，可能影响必填字段的决策；重复多往往代表去重规则缺失或日志回放逻辑不完善；异常值多则提示数据分布存在明显失真，对模型训练尤其敏感。当前实现选择 35/25/40 的权重只是一个经验起点，你可以根据业务实测效果调整，比如在金融风控场景提高异常值权重，在用户行为分析中适当放大重复数据的影响。调优过程中，可以定期抽取数据源样本，与人工质检结果对比质量评分，以此迭代权重与阈值，逐步让评分更贴合实际风险。

在 openharmony 生态中的落地方式

借助 openharmony 的分布式能力与丰富端侧形态，我们可以将这个数据质量诊断能力部署在靠近业务的各类设备上。例如，将面板嵌入到门店管理平板，运营人员能够实时检查当天订单、会员、事件等数据批次的质量；或者在数据工程团队的调试设备上加载该面板，对新上线的数据链路进行灰度评估。结合 DataAbility 或本地存储，可以把每天的质量报告保存在设备上，形成时间序列；再配合云端数仓或可视化大屏，将端测评分与全链路监控数据结合，获得更立体的数据健康视角。通过 kmp 和 openharmony 的协同，企业可以在单一代码仓中同时管理“算法逻辑 + 端侧呈现”，极大降低数据治理工具的维护成本。

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