世界是由数据驱动的。但大多数时候，我们甚至没有想过我们的数据系统有多复杂。
这种复杂性隐藏在显而易见的地方。我们查看股票市场，阅读健康报告，查看银行对账单。大多数时候，我们从不考虑数据是否正确。
我们看不到驱动这些体验的复杂数据科学和数据工程。我们真的没有办法知道这些数据是否正确。但我们认为它的可靠性是理所当然的。
然而，数据专业人士知道，提高数据质量的挑战仍在继续——风险也在继续。除了现在IT不仅面临着保护数据驱动企业的持续挑战;IT还面临着越来越将数据视为竞争优势基石的业务需求。
对于您的数据是可信和可靠的期望从未如此之高。现在比以往任何时候都更加依赖企业数据治理，也更加关注数据质量的重要性。
对于数据专业人士来说，这是一个前所未有的激动人心的时代。
错误数据的问题
我们都知道公司使用的数据比以往任何时候都多。我们知道数据的种类、速度和数量正在以令人难以置信的速度增长——但有一些隐藏的因素在起作用，突出了为什么现在这是如此重要。
想象一下，你开发了一个新的医疗保健应用程序，可以监测心跳。
现在，想象一下坏数据对你的应用程序的影响。或者想象一下你正在用突破性的财务策略构建一个新的交易算法。想象一下如果数据不正确会发生什么?
事实是，我们意识到自己所在的公司都依赖于数据质量。如果我们使用了错误的数据，我们很可能会做出错误的商业决策。
如今，大多数公司在IT功能中使用数据的方式是，他们引入大量数据，并将其聚合到业务中——结果是加载数据的个人可能对数据本身知之甚少。
我们需要摆脱过去的手工流程，将可观察性作为数据质量和数据治理的下一个发展方向。
输入可观测性
现代堆栈非常复杂，很难跟踪数据质量。传统上，数据团队一直背负着手工编写规则、有限的数据连通性和数据质量的孤立视图。
这些限制因素拖累了企业的发展。企业数据质量的缺乏削弱了企业有效响应监管、分析和人工智能需求的能力。它限制了扩展能力。它会导致真正的生产力损失，昂贵的罚款，甚至严重的收入损失。
随着组织在利用不断增长的数据量方面变得更具战略意义，主要业务和技术利益相关者正在通过该案例投资于下一代数据质量解决方案。manbetx1.0下载
最近，利用机器学习的可观察性解决方案的兴起，为以前的测量和补救解决方案提manbetx1.0下载供了深刻的演变。
新万博移动客户端Collibra将可观察性应用于数据质量的挑战。
新万博移动客户端数据质量和可观察性利用机器学习生成自适应检查和规则，主动识别各种数据库、文件和数据流中的数据质量问题。现在，您可以监视数据质量和数据管道可靠性，以快速修复异常。在任何云新万博移动客户端上运行Collibra数据质量和可观察性，并连接到40多个数据库和文件系统。
自动化是关键。预测性、连续性和自助服务的数据质量有助于规则编写者专注于高影响任务，如消除数据错误的根本原因，并帮助业务用户访问高质量的数据，用于分析和人工智能建模工作。
利用预测数据质量和自主规则管理，Collibra集中并自动化了数据质量工作流，以更好地控制端到端数据管道，并简化整个企业的分析过程。新万博移动客户端
