定期数据健康状况检查的力量

by 2021年11月25日

定期数据健康状况检查的力量

by 2021年11月25日数据结构

企业像冠军一样捕捉数据, 但总有人怀疑他们没有充分利用数据的潜力. 不幸的是,这不仅仅是公司的想象(或偏执). 数量惊人的数据完全没有被使用,而不是简单地以一种不太理想的方式使用.

所以发生了什么? 不一致的格式, 过时的数据集, 到处都是竖井,阻碍了公司成为数据驱动的. 许多未使用的公司数据确实有价值, 但是业务用户不容易访问它,所以他们不使用它. 当然,大量实际使用的数据也没有充分发挥其潜力. 所有这些都为采用数据驱动的文化设置了障碍. 取得重大进展的一种方法是定期进行数据健康检查.

关于数据健康状况,首先要考虑的是数据的质量. 在这篇博客, 网上正规买球网站将专注于5个具体的质量检查,这些检查可以实现,以推动更高的数据采纳和使用,同时使数据产生更多的价值.

 

健康检查#1:当前数据是否完整?

第一个也是最简单的检查是验证每个数据源是否具有它所期望包含的全部数据量. 例如, 如果一个事务性数据源期望有从2015年1月1日到今天的所有事务, 数据是否全部真实呈现? 某些时期的数据丢失并不罕见, 不管是因为有人忘记更新它,还是因为更新过程失败. 没有什么比用户期望看到的数据不可用更让他们沮丧的了. 丢失数据不仅会破坏结果,还会降低用户的信任.

 

健康检查#2:是否有新数据要添加?

新的数据源随时都可以使用. 仅仅因为一个平台在几个月前包含了所有相关数据,并不意味着它今天仍然如此. 可能有新的客户调查数据,或者新的传感器数据,或者来自新的移动应用程序的数据. 无论是哪种情况, 重要的是要确定新的来源,以及它们是否有足够的价值供用户进行分析. 如果是这样的话, 然后应该加载数据,并设置一个流程来定期更新数据.

 

健康检查#3:数据是否及时?

有些数据生成并很少使用, 而一些数据几乎是实时生成和使用的. 任何数据源都必须以符合业务需求的速度更新. 有些数据,如人口统计数据,很少变化,只需要偶尔更新. 其他数据需要更快地更新. 例如, 可能发现一个可用于分析的事务文件是前一天的当前文件. 这听起来很棒,除非文件应该每5秒更新一次,以方便网站定制. 及时性没有绝对的定义,因为它涉及到数据. 相反,每个数据源对于其预期的用途和目的必须是“足够及时的”.

 

健康检查#4:数据是否准确?

数据质量是企业面临的最大问题之一,也是一个从未完全解决的问题. 即使今天所有的历史数据都被证明是100%干净和准确的, 随着用户或应用程序更新现有数据或添加包含错误的新数据,这种情况可能会迅速发生变化. 准确性始于数据摄取过程不断更新,以修复已识别的问题. 持续监视任何数据元素的分布,以识别什么时候出现了突然的变化,这也是一种最佳实践. 可能存在事务类型的所有正确值, 例如, 但是所有的比例都不对. 在数据驱动的环境中,自动化基本的数据准确性检查是必要的,它正在成为广泛实施的一种常见方法.

 

Healthcheck #5:数据是否为性能启用?

数据不仅需要可用, 但是它的可用性需要满足用户和应用程序的查询和分析速度. 简单地将原始数据放到一个平台上,让人们随意使用它并不是一个成功的方法. 即使对数据平台进行了调整和优化,设置也需要更新. 平台内数据的使用模式可以改变. 新的数据源可能会变得非常流行. 大量的新用户或进程可能会联机. 所有这些都可能让一个高性能平台开始陷入困境. 有必要不断地监视和跟踪性能,并随时准备随着数据访问和使用方式的变化进行调整.

 

Summary

当然,数据质量并不是全部. 为了全面了解数据健康状况,公司还必须考虑安全性和治理等其他领域. 这些问题可能会在未来的博客中解决. 将这里讨论的健康检查作为一种常规做法,为最终使用all - yes提供了坚实的基础, 在数据驱动的环境中有效和高效地提供所有可用数据.

一种可以实现这里讨论的所有功能的数据结构方法已经被产品化,成为the Modern data 公司提供的DataOS. 查看DataOS如何转换您对数据的使用以驱动价值, 网上正规买球网站安排咨询.

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