數據質量監控：它是什麼以及如何實施？

已發表: 2023-01-20

數據質量監控流程監控並確保組織內創建、使用和維護的每個數據實例的質量。

公司努力提高其操作的準確性，但不可避免地會出現錯誤。如果發生錯誤，可能會發生以下兩種情況之一——有人承擔責任、糾正錯誤並確保錯誤不再發生。毫無疑問，後者是最佳選擇，可以提高運營效率。

當公司積極調整與先前失誤相關的流程或程序時，公司可以避免未來再次發生潛在問題；主動解決問題後，重點就會從快速解決方案轉移到長期解決方案。

什麼是數據質量？

數據質量描述了每個數據集的狀態。它評估客觀要素，如徹底性、精確性和一致性。此外，它還衡量更多的任意元素，例如數據集適合特定目的的程度。由於這種主觀因素，確定數據質量有時會花費一些時間。

高質量的數據集可用於預期目的，例如對未來增長做出明智的決策、做出重要的財務決策或增強運營。

但是，如果數據質量差，所有這些部門都會受到影響。它可能會導致採購不當、運營效率低下以及公司開支增加。

什麼是數據質量監控？

數據的指數級增長使得數據質量監控對於開發有效的機器學習和數據驅動系統至關重要。此外，參與 Forrester 全球數據可信度和可靠性在線研究的數據分析師中有 42% 表示他們將超過 40% 的時間用於檢查和評估數據。

測量、評估和增強數據質量以滿足預期和滿足業務需求。它可以幫助組織增強其數據的一致性、及時性和正確性。

評估數據質量的方法有很多種。但這完全取決於業務需求。它包括數據審查、測試、檢查準確性或一致性，或通過使用數據質量工具定期評估數據質量來審核數據。

由於實時深度學習和數據分析如此普遍，驗證數據的唯一方法是監控其質量並使用一組相關的質量標準對其進行評估。

數據質量監控的重要性

要想保證數據的準確性和可靠性，就必須實施數據質量監控。流氓數據質量會導致決策不准確、資源浪費和法律問題。

通過監控數據質量，組織可以在問題產生巨大負面影響之前發現並解決問題。以下是數據質量監控的一些優點：

確保數據的完整性和正確性：數據質量監控確保公司數據庫中的所有信息都是準確的，並滿足“質量數據”的所有標準。
削減成本：當一家公司監控其數據時，它可以減少在數據質量出現錯誤或錯誤時本應支付的費用。
提高客戶滿意度：與數據管理平庸和數據庫有問題的公司相比，客戶更可能信任擁有出色數據的公司。
提高判斷力：由於更高的數據質量，整個組織都會做出更好的決策。如果您能夠訪問更多高質量的數據，您就可以更有信心地做出決策。
提高運營效率： –組織可以通過保持數據質量水平來降低在其數據庫中查找和解決錯誤數據的成本。此外，企業可以防止運營失誤和業務流程失敗。

實施數據質量監控

當源數據文件到達 SQL Server 或任何 ETL 服務器時，數據質量框架程序開始。在文件檢測之後，Pre-Stage 數據質量要求開始。當 Pre-Stage 規則生效並且結果準備好進行評估時，數據管理員會收到通知。

如果Pre-Stage數據質量有錯誤，則處理結束。只有當前期數據的質量令人滿意時，該過程才會繼續。然後將數據添加到階段表。

在此之後，將執行後期數據完整性規則，並在結果準備好進行審查時通知數據管理員。如果沒有門控規則失敗，下游系統會自動發布經過驗證的文件以供使用。

如果任何後期門控標準失敗，數據管理員可以選擇結束週期並從源請求新文件，或者他們可以忽略錯誤以上傳數據文件以進行二次處理。

數據質量數據集市是實施數據質量監控框架所必需的。

這些表將提供以下數據質量功能：-

保存所有預定數據質量規則的表。（DATA_QUALITY_RULE 表）
一個表，能夠啟用和禁用規則並存儲其關聯數據域的每個規則的閾值比例。（DATA_QUALITY_RULE_EXECUTE 表）
用作數據質量規則監控結果存儲庫的表。它存儲數據質量規則的結果。 (DATA_QUALITY_RULE_RESULTS)

數據質量指標

在計算機文件系統中，數據質量指標 (DQI) 是用於捕獲數據質量特徵的標識符。由於 DQIS 處理時間變量，因此它們的設置會影響計算中涉及的值及其工作方式。

兩個重要的數據庫系統涉及 DQI 思想的使用。根據調查結果，DQI 使編程、存儲管理和數據處理控制變得更簡單。

關鍵指標：數據質量

以下是一些指標示例，這些指標通常可以幫助企業跟踪其提高數據質量的努力：

數據錯誤比例

這種定性數據度量是最明顯的。它可以監控數據集的大小與已識別錯誤（例如丟失、不完善或冗餘信息）的數量之間的關係。當任何人發現較低的錯誤率而數據量保持不變或增加時，數據質量就會提高。

空值佔比

在數據收集中，空值的比例是監控數據質量的一種直接方法，因為空值通常表示信息丟失或記錄在錯誤的字段中。因此，您可以跟踪數據集中有多少空字段。

數據轉換錯誤率

數據轉換問題，包括收集以一種方式保存的信息並將其更改為另一種方式，顯示出數據質量問題。您可以通過計算失敗或花費過多時間才能完成的數據管理操作的頻率來了解有關數據總體質量的更多信息。

暗數據量

由於數據質量問題，您無法有效地使用此數據。您可能會遇到更多數據質量問題。

數據質量監控的好處

為了保持競爭力和抓住機遇，有效的數據管理必不可少。高質量的數據可以為公司提供幾個真正的優勢。以下是高數據質量的一些潛在優勢：

#1。做出更明智的決定

數據質量有助於更好的組織決策。高質量的數據可以幫助公司做出更自信的決策。好的數據可以降低風險並產生持續改進的結果。

#2。改進的受眾定位

營銷人員總是試圖接觸到合適的人，但為此，他們需要訪問高質量的數據，而相關數據可以幫助他們獲得合適的受眾群體。如果你有高質量的數據，你就可以弄清楚你的目標受眾應該是誰。

它可以通過收集有關目標市場的信息並尋找具有相似品質的潛在新客戶來實現。該數據可用於製定更具體的目標。

#3。與客戶建立更好的聯繫

高質量的數據可以改善客戶關係，這對於任何行業的業務成功都至關重要。通過收集有關客戶的數據，您將更好地了解您的客戶。有關消費者品味、興趣和需求的信息將幫助您開發吸引他們甚至預測他們需求的內容。

您可以在他們的幫助下建立長期的合作夥伴關係。通過有效地維護您的數據，您可以防止向客戶提供重複和不相關的內容。

#4。數據實現更簡單

使用高質量數據比使用低質量數據簡單得多。當可靠的數據觸手可及時，任何企業的效率也會提高。

在低質量數據中，您將不得不投入時間清理不完整或不一致的數據。這意味著您用於其他職責的時間更少，並且必須等待更長的時間才能將您的數據提供的想法付諸實踐。

數據質量還可以幫助您公司的多個部門更成功地進行交互，方法是將它們全部放在同一頁面上。

#5。優於競爭對手的優勢

如果您的數據比競爭對手的質量更高並且您更熟練地使用它，那麼您將獲得競爭優勢。只要質量優良，數據就是當今企業可用的最重要的資源之一。

更好的數據質量使您能夠在競爭對手之前發現機會。通過這樣做，您可以更準確地預測潛在客戶的需求並超越競爭對手。錯失機會和落後於競爭對手是不良數據的後果。

#6。額外的盈利能力

高質量的數據最終可以帶來更多的收入，並可以用來製定更成功的營銷策略並促進銷售。它減少了廣告浪費，提高了營銷活動的效率。

同樣，統計數據可以向發布商揭示哪些內容類別在他們的網站上最受歡迎和最有利可圖。如果你有這些知識，你可以將更多的資源和精力集中在這個內容上。

數據質量監控挑戰

檢查數據質量的困難包括：-

數據準確性的測量

這意味著您數據庫中的數據與現實世界相對應。尋找值得信賴的參考資料可能具有挑戰性，但這並非不可能。

例如，企業可以使用機器學習來識別客戶或產品名稱。在努力和預期回報之間找到一個很好的平衡點仍然很困難，因為這需要徹底解決問題。

數據一致性評估

這意味著您的數據中沒有不一致之處。然而，手頭的情況可能更複雜。例如，消費者可能是合法用戶，也可能是訪客，這取決於他們是否想在在線購買時提供其機密信息。

這意味著商店可以公開或不公開身份。不想收貨的客戶可以選擇不提供地址。在這種情況下，零售商可能會面臨數據庫中數據衝突的風險。

學習資源

以下是您可以挑選的一些最好的書籍，以深入了解數據質量監控：-

#1。迎接數據質量管理的挑戰

作者在本書中描述了數據質量管理的基本思想及其難點。

預習	產品	評分	價格
	迎接數據質量管理的挑戰		47.93 美元	在亞馬遜上購買

通過應對與質量管理相關的五個挑戰——意義挑戰、工作流程挑戰、人員挑戰、技術挑戰和責任挑戰——數據管理專業人員可以幫助他們的組織從數據中獲得更多價值。

#2。數據質量改進從業者指南

本書對業務和 IT 數據質量進行了全面分析。它教導了理解不良數據質量影響的原則，並指導管理人員和從業者在建立網絡、確保贊助、組織和開發程序以提高數據質量方面的相似之處。

預習	產品	評分	價格
	數據質量改進從業者指南（Morgan Kaufmann 商業系列...		50.96 美元	在亞馬遜上購買

它提供了一個設置和管理數據質量程序的示例，從最初的考慮和理由到維護和持續監控。

#3。管理數據質量：實用指南

數據是支持組織運營的重要業務資產。隨著數據集和數量的增加，管理變得越來越困難。數據質量，或數據對特定目的的適用性，是數據管理的重要組成部分；未能理解它會增加組織風險並降低生產力和盈利能力。

預習	產品	評分	價格
	管理數據質量：實用指南		38.99 美元	在亞馬遜上購買

數據管理和信息化的目標和範圍、組織中數據的性質、建立數據質量監控體係是本書涵蓋的三大主題。

結論

總之，數據質量監控回答了您是否可以信任和依賴您的數據：現有數據系統通過您的數據管道攝取的數據的可信度如何？為確保您正在開發的技術可靠且不會出現故障並損害您的組織，工程師需要掌握他們正在研究的項目的級別。

由於缺乏對數據質量的監督或可見性，可能會出現不准確的見解和糟糕的判斷，這可能會花費金錢或造成糟糕的客戶體驗。因此，為了更好地監控數據質量，公司可以閱讀上述書籍並遵循行業相關的最佳實踐。