对现代数据质量的重新思考

摘要

随着人工智能和机器学习的兴起，数据质量的重要性正在被重新认识。由于数据的错误或时效性问题可能导致训练出的模型无效，企业面临着将数据质量视作核心业务问题而非仅仅是技术问题的挑战。现代数据质量不再只关注技术问题，而是以业务关键绩效指标（KPI）和战略需求为导向，要求业务团队在使用数据时对质量进行监管。

新规则手册

组织使用的SaaS应用程序数量的增加要求数据必须聚合和整合，这大大扩展了数据质量计划的范围。现代数据质量方法要求从静态规则转向动态发现数据中的规则，利用机器学习模型理解数据行为，从而动态检测异常并推荐修复步骤。

现代数据质量方法

现代数据质量方法基于上下文，以更快的速度和更高的可靠性交付数据。其支柱包括：自上而下的业务KPI，产品思维，数据可观察性，以及整体数据治理。这些方法强调业务上下文中数据的应用，并采取产品管理实践来提高数据资产的可用性和消费率。

整体数据治理

数据质量子系统需要与整体元数据管理紧密结合，以便在各个阶段及时发现并纠正问题。现代数据质量方法与数据治理的其他方面集成，通过持续测试、编排和自动化提高了数据团队的信任和信心，并加快了数据产品的交付。

现代数据质量的好处

现代数据质量方法带来的好处包括：增强的问责制，更快的交付速度，提高生产力，以及成本效益。这些方法鼓励业务团队对数据质量负责，并使用数据产品管理实践来提升利用率，同时降低错误率并通过自动化和云解决方案实现成本控制。

小结

数据质量是现代分析不可或缺的一部分。现代方法重塑了数据质量的概念，强调可靠性、信任和上下文的准确性，从而确保数据能够作为企业战略的有力支撑。