数据质量监控：什么是它，以及如何实施？

数据质量监控流程监控和确保组织内每个数据实例的质量，包括创建、使用和维护。

公司努力提高其运营的准确性，但错误将不可避免地发生。如果发生错误，有两种情况可能发生 – 有人承担责任，纠正错误，并确保不再发生。毫无疑问，后者是最好的选择，有助于提高运营效率。

当公司积极调整与先前错误相关的流程或程序时，可以避免未来出现潜在问题; 如果问题得到积极解决，重点将从快速修复转移到长期解决方案。

什么是数据质量？

Data quality描述了每个数据集的状态。它评估客观要素，如全面性、精确性和一致性。此外，它还评估更为主观的要素，例如数据集与特定目的的匹配程度。由于这种主观要素，确定数据质量有时可能需要时间。

高质量的数据集可用于既定目的，例如在未来增长方面做出明智决策、做出重要的财务决策或提升运营。

然而，如果数据质量较差，则所有这些领域都会受到影响。这可能导致错误的采购、低效的运营和增加的公司开支。

什么是数据质量监控？

数据的指数增长使得数据质量监控对于开发有效的 machine learning 和数据驱动系统至关重要。此外，在参加了关于数据信任和可靠性的调查的数据分析师中，有42%的人表示他们在检查和评估数据方面花费了超过40%的时间。

数据质量经过测量、评估和提升以满足期望和满足业务需求。它可以帮助组织提升数据的一致性、及时性和正确性。

评估数据质量有许多方法，但完全取决于业务需求。它包括数据审核、测试、检查准确性或一致性，或者定期使用 data quality tools 对数据进行评估。

由于实时深度学习和数据分析非常普遍，验证数据的唯一方法是监控其质量并使用一组相关的质量标准进行评估。

数据质量监控的重要性

如果您希望保证数据的准确性和可靠性，那么必须实施数据质量监控。不良的数据质量可能导致不准确的决策、资源浪费和法律问题。

通过监控数据质量，组织可以在问题产生重大负面影响之前检测和解决问题。以下是数据质量监控的一些优势：

1. 确保数据的完整性和正确性：数据质量监控确保公司数据库中的所有信息准确无误，并满足“高质量数据”的所有标准。
2. 降低成本：当公司监控其数据时，如果数据质量出现错误或问题，可以减少可能支付的金额。
3. 提高客户满意度：客户更倾向于信任数据管理良好、数据库无故障的公司，而不是那些数据管理中等及数据库有故障的公司。
4. 改善决策：由于数据质量更高，整个组织中的决策更加明智。如果您可以访问更多高质量的数据，您可以更有信心地做出决策。
5. 提高运营效率：通过保持数据质量水平，组织可以降低在数据库中查找和解决错误数据的成本。此外，企业还可以避免操作失误和业务流程故障。

实施数据质量监控

数据质量框架流程始于源数据文件到达SQL Server或任何ETL Server。在检测到文件后，开始进行预阶段数据质量要求。当预阶段规则生效并准备好进行评估时，数据管理员会收到通知。

如果预阶段数据质量存在错误，处理将终止。只有当预阶段数据质量令人满意时，流程才会继续。然后将数据添加到阶段表中。

随后执行后阶段数据完整性规则，并在结果准备好进行审核时通知数据管理员。如果没有违规规则失败，下游系统将自动发布经过验证的文件供使用。

如果任何后阶段违规条件失败，数据管理员可以选择结束流程并要求从源获取新文件，或者可以忽略错误以上传数据文件进行二次处理。

实施数据质量监控框架需要一个数据质量数据集市。

这些表提供了以下数据质量能力：

• 一个保存所有预定义数据质量规则的表（DATA_QUALITY_RULE表）
• 一个用于启用和禁用规则以及存储与其相关数据领域的每个规则的阈值比例的表（DATA_QUALITY_RULE_EXECUTE表）
• 一个用作数据质量规则监控结果存储库的表。它存储数据质量规则的结果（DATA_QUALITY_RULE_RESULTS）

数据质量指标

在计算机文件系统中，数据质量指标（DQI）是用于捕获数据质量特征的标识符。由于DQI处理时间变量，其设置可以影响参与计算的值以及计算方式。

两个重要的数据库系统涉及到DQI的使用概念。根据研究结果，DQI使编程、存储管理和控制更简单。

关键指标：数据质量

以下是一些指标的示例，这些指标通常帮助企业跟踪其改善数据质量的努力：

数据中错误的比例

这种定性数据度量是最明显的。它可以监控数据集的大小与识别的错误数量之间的关系，例如缺失、不完整或冗余信息。当任何人在数据量保持不变或增加的同时发现较低的错误率时，数据质量得到改善。

空值的比例

在数据收集中，空值比例是监控数据质量的一个直观方法，因为空值通常表示信息缺失或记录在错误的字段中。因此，您可以跟踪数据集中有多少个空字段。

数据转换错误率

包括收集以一种样式保存的信息并将其更改为另一种样式在内的问题显示了数据质量问题。通过计算失败或花费过多时间完成的数据管理操作的频率，可以了解数据的整体质量。

暗数据的数量

由于数据质量问题，您无法有效使用此数据。您可能会遇到更多的数据质量问题。

数据质量监控的好处

为保持竞争力并抓住机遇，有效的数据管理至关重要。高质量的数据可以为企业带来多重实际优势。以下是高质量数据的一些潜在优势：

#1. 做出更明智的决策

数据质量有助于组织更好地做出决策。高质量的数据可以帮助公司做出更自信的决策。良好的数据可以减少风险并产生持续改进的结果。

#2. 改善受众定位

市场营销人员始终试图接触到正确的人群，但为此他们需要获取高质量的数据，相关数据有助于他们获取正确的受众。如果您拥有高质量的数据，您可以确定您的目标受众应该是谁。

可以通过收集有关目标市场的信息并寻找具有相似特点的潜在新客户来实现此目标。这些数据可以用于制定更具体的目标。

#3. 与客户建立更好的关系

高质量的数据可以改善与客户的关系，这对于任何行业的业务成功至关重要。通过收集有关客户的数据，您将更好地了解您的客户。有关消费者口味、兴趣和需求的信息将帮助您开发吸引他们的内容，甚至可以预测他们的需求。

借助它们的帮助，您可以建立持久的合作关系。通过有效地维护您的数据，您可以避免向客户提供重复和不相关的内容。

#4. 数据实施更简单

使用高质量的数据比使用低质量的数据更简单。当企业在手边有可靠的数据时，其效率也会提高。

在低质量的数据中，您将不得不花费时间清理不完整或不一致的数据。这意味着您在其他职责上有更少的时间，必须等待更长时间才能将数据提供的想法付诸行动。

数据质量还通过使公司的多个部门保持同一页面，有助于它们更加成功地相互交流。

#5. 优于竞争对手的优势

如果您的数据质量高于竞争对手并且更加熟练地使用它，您将获得竞争优势。只要数据质量优秀，数据就代表当今商业可用的最重要资源之一。

更好的数据质量使您能够在竞争对手之前识别机会。通过这样做，您可以更准确地预测前景的需求，并超过竞争对手的销售额。错失机会和落后于竞争对手是数据质量差的后果。

#6. 额外的盈利能力

高质量的数据最终可能会带来更高的收入，并可用于创建更成功的营销策略并提高销售额。它减少了广告浪费，提高了营销活动的效率。

同样，统计数据可以向出版商展示他们的网站上哪些内容类别最受欢迎和最具盈利性。如果你拥有这些知识，你可以将更多资源和努力集中在这些内容上。

数据质量监控挑战

检查数据质量的困难包括以下方面：

数据准确度的测量

这意味着你的数据库中的数据与现实世界相对应。找到可信赖的参考资料可能是具有挑战性的，但并非不可能。

例如，企业可以使用机器学习来识别客户或产品名称。在努力和预期回报之间取得良好的平衡仍然可能很困难，因为这需要完全解决该问题。

数据一致性评估

这意味着您的数据中没有不一致之处。然而，实际情况可能更复杂。例如，消费者可能是合法用户或访客，这取决于他们是否愿意在在线购买时提供他们的机密信息。

这意味着商店可以透露身份或不透露身份。希望避免收到快递的客户可以选择不提供地址。在这种情况下，零售商面临着具有冲突数据的数据库的风险。

学习资源

以下是您可以选择的一些最佳书籍，以深入了解数据质量监控：

#1. 应对数据质量管理的挑战

作者在本书中描述了数据质量管理的基本概念及其困难。

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	Meeting the Challenges of Data Quality Management		$41.96	Buy on Amazon

通过解决与质量管理相关的五个挑战——意义挑战、工作流挑战、人员挑战、技术挑战和责任挑战——数据管理专业人员可以帮助他们的组织从数据中获得更多价值。

#2. 数据质量改进从业者指南

本书全面分析了商务和IT领域的数据质量。它教授了理解糟糕数据质量影响的原则，并引导管理人员和从业人员在网络、为数据质量改进项目寻求赞助、组织和开展计划方面进行指导。

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	The Practitioner’s Guide to Data Quality Improvement (The Morgan Kaufmann Series on Business…		$47.56	Buy on Amazon

它提供了一个建立和管理数据质量程序的示例，从最初的考虑和证明到维护和持续监控。

#3. 数据质量管理：实用指南

数据是支持组织运作的重要业务资产。随着数据集和数量的增加，管理数据变得更加困难。数据质量，或者说数据的适用性，是数据管理的重要组成部分；不理解数据质量会增加组织风险，降低生产力和盈利能力。

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	Managing Data Quality: A practical guide		$38.99	Buy on Amazon

本书主要涵盖了数据管理和信息的目标和范围、组织中的数据性质以及建立数据质量监控系统这三个主要主题。

结论

总之，数据质量监控回答了您是否可以信任和依赖您的数据：现有数据系统通过您的data pipeline摄取的数据有多可靠？为了确保您正在开发的技术可靠且不会发生故障，从而损害您的组织，工程师需要了解他们正在处理的项目的水平。

对数据质量缺乏监管或可见性可能导致不准确的见解和糟糕的决策，这可能会造成金钱损失或产生不良的customer experience。因此，为了更好地进行数据质量监控，公司可以阅读以上提到的书籍，并遵循与行业相关的最佳实践。