如何实现企业级数据可靠性

数据无处不在。在组织中创建、处理或使用数据的每个点上,其质量都处于风险之中。全面分析了数据质量对业务的影响高德纳(Gartner)引用的组织层面的平均年收入为1290万美元.虽然市场提供了多种企业解决方案来提高数据质量,但这个数字不会很快消失。manbetx1.0下载考虑到数据的冲击和传统解决方案的扩展挑战,情况确实可能会恶化。manbetx1.0下载哈佛商业评论最近的一篇文章呼吁采取行动,指出平均而言,47%新近创建的数据记录至少有一个严重错误。

什么是预测性数据质量?

数据团队经常受到手工规则编写和管理的限制,数据覆盖范围有限,对数据质量的看法也很狭隘。随着数据生产者和数据消费者各自为政,无法识别在业务环境中提高数据质量的机会,这一点变得更加关键。因此,组织缺乏企业数据质量基础,无法以可扩展和经济高效的方式响应监管、分析和人工智能需求。

确保数据的高质量涉及到一些规则。有很多很多的规则。预测数据质量将数据科学和机器学习的最新进展应用于数据质量问题。智能数据质量系统可以动态地进化规则。规则可以适应不断变化的数据环境,以确保它们反映数据和业务中发生的情况。通过主动识别重复、缺失记录、不一致的数据和其他问题,预测数据质量可以为可信的见解提供可信的数据。

Gartner预测,到2022年,60%的组织会利用杠杆支持ml的数据质量改进技术。AI和ML算法的使用改进了检测质量问题、快速估计其影响并确定优先级的预测任务。

预测数据质量是如何工作的

实时监控流数据,预测数据质量可以在问题出现时立即发现问题,确保只有高质量的数据支持所有应用程序。自动分析数据集,预测数据质量在任何数据变化导致质量问题时产生警报。数据管理员或DataOps可以使用影响评分快速对问题进行分类,为高质量的结果提供高质量的数据管道。一个麦肯锡最近关于自动化和人工智能的研究得出结论,如果做得正确,自动化已被证明能带来真正的好处,包括独特的见解和增加的可伸缩性。

对于企业级的数据可靠性解决方案,组织关注四个关键驱动因素:

  • 自动发现数据质量问题,无需领域专家和手动规则编写人员,自动发现数据漂移、异常值、模式和模式更改。
  • 数据问题的可见性,跟踪数据移动以缩小根本原因调查的重点。
  • 有效的优先级机制,关注具有最大影响的业务关键数据,与正确的数据所有者启动补救工作流程。
  • 跨大型和不同的数据库、文件和流数据的可伸缩性。

ml支持的预测数据质量的一个重要好处是无需移动任何数据就能自动监控,可以随着业务的增长轻松扩展。它可以快速扩展到大型、不同的数据库、文件和流数据,以持续确保高数据质量。

持续遵守GDPR、CCPA、CCAR和HIPAA等隐私法规对于实现业务目标和避免罚款至关重要。支持ml的自动发现可以检测数据环境中的敏感信息,以确保隐私合规性。通过快速生成审计数据和报告自助式数据质量,您可以加快金融和医疗保健等高度监管行业的合规流程。

将物理模式转换为语义代码的变化转换为数据类型表示的计算机屏幕,以显示可预测的数据质量

为什么需要企业规模的方法来处理数据质量和可观察性

在当今的商业环境中,数据和分析的挑战需要新的思维方式。在您的组织中谁是数据生产者?谁是数据消费者?如果你仔细观察,它们既是系统又是人。他们需要可信的、合规的、相关的和永远在线的数据。通过数据的联合将它们都聚集在一起,在您的组织中实现真正的统一。下一个显而易见的问题是——怎么做?同时利用数据治理、数据沿袭、数据目录和数据质量的工具和方法,可以带来比单独实践更多的好处。大多数数据管理员已经意识到这些实践之间的协同作用:

  • 数据质量+数据沿袭可以根据业务影响优先考虑数据质量问题。
  • 数据质量+数据治理确保将优先级数据质量问题升级到正确的数据所有者。
  • 数据质量+数据目录将围绕关键数据元素的业务上下文与数据质量问题联系起来。

将数据质量与沿袭、数据质量与治理以及数据质量与目录相结合以实现数据智能。

当您利用这些协同作用作为一个完全集成的系统时,这些实践可以集中并自动化数据质量工作流,以实现持续的、自助式的、可预测的数据质量。跨竖井的数据联合将数据生产者与数据消费者连接起来,以促进协同数据质量的提高。企业规模的数据可靠性方法可以最大化这些协同作用,以改进业务决策。

1.用谱系可视化优先处理数据问题

如果你今天只有时间修两件事,你会修二十件事中的哪一件?通过图表(谱系)分析进行业务影响排名会有所帮助。

交付可信的数据需要完全理解数据、数据来自哪里以及数据在整个过程中如何转换。数据沿袭可以证明特定数据集来自可信来源,以便您只关注其质量。它还提供了一个质量分数,表明当时的准确性水平,您可以将其用于改进质量的路线图。

通过数据沿袭确保数据的准确和可信。

2.与数据治理工作流一起升级

Gartner推荐了2021年首席数据官(cdo)的三大优先事项正在创建数据驱动的文化,制定数据和分析战略,并建立数据/信息治理计划。数据治理在今天是非常重要的,因为这是最大限度地发挥大型和多样化数据资产价值的唯一途径。

你可以创建一个坚实的基础数据治理建立对数据的共同理解。数据治理工作流为业务敏捷性简化了数据管理任务。结合自助服务,预测数据质量,协作环境使企业范围内的人员能够对质量作出贡献。健壮的数据所有权模型为您提供了简化的两步方法:

  1. 识别预测数据质量的问题。
  2. 将数据质量问题直接上报给使用自动化工作流的数据所有者。

自助服务数据质量使业务用户能够利用以下基本特性建立对数据的信任:

  • 统一的,易于理解的评分系统跨所有类型的数据存储。
  • 交互式、可定制的仪表板,用于快速洞察数据质量。
  • 个人警报,以主动识别和分配数据质量问题。

数据所有者集成的例子,使用笔记本电脑的图形和卡通数据所有者使用自动化工作流的图片

3.使用数据目录发现上下文

数据质量问题通常不能提供足够的上下文来说明它们与业务的关系。类来组织数据资产数据目录因此,组织中的数据消费者可以在完整的上下文中发现和理解数据,从而生成强大的业务洞察力。

使用以下特性,数据目录通过上下文和治理简化了数据访问:

  • ml驱动的数据资产发现、分析和管理,以实现统一视图。
  • 自动分类和标记,增强数据购物体验。
  • 审查和评级,快速洞察可信的数据资产。

数据元素集成使用平板电脑与excel数据展示得分/影响排名

一支成功的足球队会利用个人技能来创造一个有凝聚力和协调的努力,从而带来制胜的表现。一个由数据联合起来的成功组织利用企业规模的方法和不同的实践和工具来交付一个制胜的战略。

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