对待数据质量的28个原则

将数据视为犯罪现场的重要性及实践原则

数据工程师和架构师在设计和构建数据基础设施时，可以将数据视为犯罪现场，这有助于确保数据的质量、完整性，并识别潜在的安全或合规问题。通过回答数据的来源、处理方式、访问者和修改记录等问题，可以更好地管理数据。

为何将数据视为犯罪现场

将数据视为犯罪现场有助于识别数据的过程和状态，从而确保数据安全、合规以及质量。这种方法带来的问题解答可以帮助维护数据完整性，识别安全隐患，保证数据准确无误。

实施数据管理的关键原则

要实现有效的数据管理，应遵循以下原则：记录所有数据活动，监控异常，实施访问控制，保护数据安全，执行数据审计，保留数据备份，制定灾难恢复计划，测试数据管道，定义数据结构和类型，使用一致的命名约定，寻找数据模式，使用数据验证技术，确保数据沿袭，执行根本原因分析，监控数据质量，跟踪数据沿袭，使用机器学习技术，实施变更管理流程，与数据利益相关者合作，维护数据隐私，跟上新兴技术，持续监控和改进，培养数据质量文化，文档数据所有权，实施数据治理，使用数据分析，以及使用版本控制。

总结与建议

通过将数据视为犯罪现场并遵循关键原则，可以建立强大、可靠的数据基础架构，满足组织需求，并依据高质量数据作出明智决策。虽然这需要更多的前期工作，但长期来看能够节省时间和资源，避免数据问题和安全风险。维护数据质量、治理和安全性是确保数据管道可靠性和支撑组织目标的关键。

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文章来源：

数据驱动智能

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