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近期，火山引擎 DataLeap 上线“动态探查”能力，为用户提供全局数据视角、完善的抽样策略，提高数据探查的灵活度以及响应速率。
传统的数据探查是基于库表的全量探查，由后端引擎执行，通过自动化检查数据成分、关系、格式等，以报告形式展示探查后列的统计分布结果，避免数据质量导致项目开发、上线出现问题，主要应用于元数据管理、数据研发、数仓开发以及数据治理等环节，满足使用者对数据质量初探的需求。
但在数据量级大、用户需要探查数据明细或需要数据预处理操作时，由于传统的数据探查要对全量表进行检测，导致无法实时产出报告、等待时间变长，灵活度低，且无法跟踪数据明细。
针对上述痛点，火山引擎 DataLeap 在传统数据探查基础能力上，进一步增强了动态探查能力。其特点在于：
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基于大数据预览探查，支持对数据进行函数级别预处理。
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数据探查结果秒级更新、实时响应。
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与数据监控联动，有效打通数据探查到质量分析闭环。
据介绍，DataLeap 动态探查的对象是抽样数据，支持连续抽样（按照默认顺序连续抽样前 x 条数据）、过滤抽样（使用 where 过滤语句过滤）、随机抽样（随机抽样 x 条数据）3 种模式，用户可对数据进行预处理，实时、动态获得统计分布结果，具备灵活度高、实效性强的特点。
火山引擎 DataLeap 动态探查使用流程
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-438779.html
除此之外，DataLeap 动态探查具备对探查结果基础分析能力，包含列删除、过滤、排序等。用户对探查结果的每一次操作都会被记作一次操作，多次操作串联成操作栈，DataLeap 支持用户自由修改或删减操作栈里的步骤，并实时查看最新结果。
火山引擎 DataLeap 动态探查操作栈
火山引擎 DataLeap 数据探查报告
目前，DataLeap 动态探查可以应用在以下三个场景中：
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场景 1：用于分析型探查场景，用户可利用 hive 基本函数，如 get_json_object，将列进行数据提取。
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场景 2：与探查报告打通，用户点击探查报告中的统计值，即可跳转到数据表格，并应用具体行过滤函数。
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场景 3：用于数据过滤后的探查场景，用户通过过滤和分组条件进行写条件探查，例如校验 status=0 时 current_price 为 0 的占比。
DataLeap 是火山引擎数智平台旗下产品，提供数据集成、开发、运维、治理、资产、安全等能力，帮助用户提升数据研发效率、降低管理成本，加速推动企业的数字化转型，目前已经应用于泛互联网、制造、新零售、汽车等领域。
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