每个组织在数据方面都有自己独特的挑战。对于低质量的数据如何影响业务决策，已经有了足够的了解。但提供高质量数据的挑战可能是巨大的。可能存在数据竖井，技术堆栈可能受到限制，只能检测所有质量问题，并且可能缺乏信任。
克服这些挑战并不容易，但也并不困难。得到一个好的，全面的数据质量和可观察性解决方案成功地实施它可以帮助您解决这些问题。我们新的技术解决方案工作手册使您能够做到这一点。
完整的技术解决方案手册一步一步地指导您。工作簿首先评估当前状态，然后提出制定实施计划的关键步骤。它还描述了快速启动数据质量，以及它如何帮助高效部署。
您可以在使用工作簿时做笔记，并根据组织的需要调整部署。
从全面评估开始
在决定解决方案之前，试着评估当前和期望的状态。预期的业务结果是一个良好的开端。根据贵组织最关键的目标，这些预期结果可能包括:
- 实现数据分析的生产率提高
- 增加对数据的信任和信心
- 优化运营成本
当建立一个或多个关键结果时，您可以评估数据质量状况的当前状态。其中一些指针是:
- 当前的组织技术和资源可用性，包括技术堆栈和使用的工具。
- 当前状态下数据质量的挑战。例如，质量票的数量和数据中的信任得分。
- 您的团队目前执行的数据质量活动。记下你的团队在每个活动上花费了多少时间，以及你需要在哪里优化资源利用，这是一个好主意。
评估未来的状态可以帮助您做好准备。您可以列出希望拥有的数据质量功能。然后决定它们的优先级，以及你如何随着时间的推移逐步实现它们。
任何计划的成功都依赖于技术、流程和人员。列出关键利益相关者及其角色可以提供所需的清晰度。它还向整个企业发送正确的信息，让每个人都做好准备。最后，衡量成功是一项至关重要的活动。你可以考虑各种kpi，并选择正确的来正确评估你的成就。
权衡您的挑战和资源可以为您提供正确的部署方向。狗万新闻c它还可以确保您了解自己的限制条件，并准备好应急计划。
狗万新闻c资源是一个棘手的领域。维护良好的基础设施需要拥有正确技能的团队。您还需要考虑API开发和集成支持。工作手册详细介绍了这些注意事项，并指导您进行有效的部署。
制定实施计划
一旦你准备好专注于实际的实施，你就可以开始制定计划了。它通常需要三个步骤。
STEP 01 -容量规划和可伸缩性
评估您的数据环境，并决定架构和组件以及部署模式。当你的数据质量和可观察性解决方案是灵活的，您可以从on-prem、基于云的、混合的或完全云原生的部署选项中进行选择。
使用工作簿中的度量标准和检查表来计划您的需求。
STEP 02 -安全性和可组合性
下一步涉及关注保护数据质量解决方案的选项。您需要使身份验证和授权与您的组织必须拥有的一致。您可能需要控制对敏感数据的访问，并且可能必须遵守特定于领域的法规。
- 根据解决方案提供的内容，选择最合适的身份验证方法:本地用户存储、活动目录(AD)或符合ldap的配置或SAML配置。
- 对于授权，请查看最适合您组织的方法:数据集安全性、基于角色的访问控制，或多租户配置。
- 系统的可组合性是组合组件和扩展系统的基本考虑因素。当解决方案的功能可以通过api以编程方式访问时，您可以轻松地扩展和定制它们。对大量连接器的支持可确保解决方案部署的灵活性和面向未来。还要计划规则管理，以便直接查询和使用规则和度量。
步骤03 -易于使用和采用
最后一组考虑事项是关于易用性以及将解决方案连接到调度和报告作业的能力。计划模板帮助您设置限制时间和电子邮件警报，以通知作业失败。您应该获得一些开箱即用的报告，并通过api与流行的BI和报告工具进行集成。
追求数据质量的快速启动
为了加快实现速度，可以从快速启动数据质量开始。这是一个创新的概念，只需3-4周就可以实现基本的数据质量。
- 第1-2周:启动、培训团队、安装解决方案并连接数据源。测试你的技术上线。
- 第2-3周:发现关键特性和最佳实践。建立和维护作业。启用概要分析和行为维度。配置重复检测和模糊规则调优。
- 第3-4周:学习使用目录、标准报告、记分卡、列表和脉冲视图。测试你的业务上线。回顾你的环境，为未来做计划。
进一步探索
新万博移动客户端数据质量和可观察性是在整个组织中驱动可信数据的全面解决方案。您可以使用工作簿在预置或云中成功地实现它，利用一系列安全配置选项。从今天开始!
