如何确保云中的数据质量
时间：2022-08-30 08:04
企业家贡献者表达的观点是他们自己的观点。
您终于迁移到了云。恭喜你!但是现在你的数据在云端，你能相信它吗?随着越来越多的应用程序迁移到云端，信息的质量越来越受到关注。错误的数据可能会导致许多业务问题，包括效率下降、收入损失甚至合规性问题。这篇博客文章将讨论数据质量差的原因，以及公司可以做些什么来改善它。
对于大多数企业来说，确保数据质量一直是一个挑战。当处理云中的数据或与不同的外部组织共享数据时，由于技术和架构上的挑战，这个问题会增加。最近，随着企业寻求利用云的可伸缩性和成本效益，云数据共享变得越来越流行。然而，如果没有确保数据质量的策略，这些数据分析项目的投资回报可能会令人怀疑。
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什么公司对云中的数据质量问题有何影响?
导致云中的数据质量问题的四个主要因素:
- 当您将系统迁移到云上时，遗留数据的质量可能不高。结果，没有足够的数据被结转到新系统中。
- 数据可能在迁移过程中损坏，或者云系统可能不兼容nfigured正确。例如，一家财富500强公司限制其云数据仓库只能存储小数点后8位以内的数字。这一挑战在迁移过程中导致了截断错误，导致了价值5000万美元的报告问题。
- 当必须组合来自不同来源的数据时，数据质量可能会成为一个问题。例如，制药公司的两个不同部门使用不同的单位(数量和包装)存储库存信息。当这些信息被整合到云数据仓库中时，由于inco的原因，报告和分析数据就成了一场噩梦在单位的支持。
- 来自外部数据供应商的数据可能会有问题纳夫莱质量。
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为什么在云中验证数据质量如此困难?
每个人都知道数据质量是必不可少的。大多数公司都在努力提高数据质量方面投入了大量资金和资源。然而，尽管有这些投资，由于数据不足，公司每年都在亏损，每年970万到1420万美元不等。
传统的数据质量程序在云环境中不能很好地识别数据错误，因为:
- 大多数组织啊只看他们知道的数据风险，这很可能这只是冰山一角。通常，数据质量程序关注完整性、完整性、重复和范围检查。然而，这些检查没有只占所有数据风险的30%到40%。许多数据质量团队不检查数据漂移、异常或inco跨来源的一致性，co造成了超过50%的数据风险。
- 由于云技术、大数据应用和分析的迅速采用，数据源、流程和应用的数量出现了爆炸式增长。这些数据资产和数据处理过程需要谨慎的数据质量管理控制，以防止下游过程中的错误。
- 数据工程团队可以在短时间内向系统添加数百个新的数据资产。然而，数据质量团队通常采取大约一到两周检查每个新的数据资产。这意味着数据质量团队必须优先考虑哪些资产需要首先审查，结果是，许多资产没有得到检查。
- 组织官僚主义和繁文缛节常常会减慢数据质量项目的进度。数据是一种企业资产，因此任何更改都需要来自不同利益相关者的多次批准。这可能意味着数据质量团队在实现数据质量规则之前必须经历漫长的变更请求、影响分析、测试和验收过程。这个过程可能需要数周甚至数月的时间当数据可能发生显著变化时。
您可以做些什么来提高云数据的质量?
使用考虑到这些因素的策略来确保云中的数据质量是至关重要的。以下是在云中实现数据质量的一些技巧:
- 检查遗留数据和第三方数据的质量。在迁移到云之前修复您发现的任何错误。这些质量检查会增加完成项目所需的成本和时间G繁荣的数据环境云端政府将是值得的。
- 侦察将云数据与遗留数据结合起来，以确保数据在迁移过程中不会丢失或更改。
- 建立治理和合作控制您的云数据和过程。莫Nitor数据质量对o当发现错误时，跟进并建立纠正措施。这将有助于防止问题失控和变得过于昂贵而无法解决。
除了传统的数据质量流程之外，数据质量团队必须分析并建立预测数据检查，包括数据漂移、异常、跨数据源的数据不一致等。实现这一目标的一种方法是使用机器学习技术来识别难以检测的数据错误，并增强当前的数据质量实践。另一种策略是采用更敏捷的方法来提高数据质量，并与数据操作团队合作，以加速在云中部署数据质量检查。
迁移到云是复杂的，为了确保成功的迁移，应该首先考虑数据质量。对于任何依赖数据的业务来说，采用在云中实现数据质量的策略都是必不可少的。通过考虑导致数据质量问题的因素，并将流程和工具放在适当的位置，可以确保最高质量的数据和您的云数据项目将有更大的成功机会。
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