商业环境经常被新技术、社会变迁、环境问题以及全球企业的持续动荡所扰乱。再加上经济不确定性的压力，你就知道为什么各个组织都在努力跟上这些变化的步伐了。
问题是怎么做到的?如今，数据是每一个商业决策的核心。如果数据质量好，它将推动合理的业务决策。另一方面，糟糕的数据可能导致糟糕的分析和错误的决策。数据质量的影响随着时间的推移而增加，无论是积极的还是消极的，它都反映在组织的价值中。
在数据中建立信任是一项挑战。传统的数据质量解决方案可能无法满足现代数据生态系统的需求，manbetx1.0下载而错误决策的成本可能很快成倍增加。现在，实时交付可信数据是必要的，而数据可观察性正在成为解决这一问题的正确技术。
为什么是数据质量和可观察性?
数据质量指示数据是否适合用于驱动受信任的业务决策。评估这种适应性是复杂的，取决于数据消费者的需求。关键是这些评估能够快速推动数据质量的提高。传统上，数据质量规则可以帮助您定位问题，而高效的工作流可以帮助解决问题。但现代企业的要求更高。他们不想修复问题，而是想阻止问题蔓延到企业应用程序。
这就是数据可观察性通过将重点扩展到数据系统来得分。数据可观察性是了解组织的数据环境、数据管道和数据基础设施的健康状况的能力。它使用工具集主动监控、跟踪、警报、分析和故障排除事件，以大规模提供数据质量。使用ml驱动的数据可观察性，您可以预测错误，并能够找到根本原因，在问题造成伤害之前修复问题。
数据停机是一个严重的痛点，可能会让您在任何地方付出代价从每小时14万美元到54万美元，更不用说合规和运营风险了。数据质量和可观察性可以通过主动检测异常来最大限度地减少数据停机时间为您建立数据信任的终极堆栈．
以下五点讨论了为什么投资于数据质量和可观察性是你今天要做的最好的决定。
1.防止代价高昂的决策错误
在您意识到之前，低质量的数据可能已经渗透到企业深处。它可以直接影响你的产品开发、营销、运营、销售和客户服务决策，降低你的业务价值。当数据驱动自动化系统或关键任务决策时，风险可能成倍增加，并导致灾难性的结果。
近60%的组织不进行测量这是低质量数据的年度财务成本。但在现实中，错误的决策会让组织付出代价平均每年1290万美元．例如，某些客户的不正确的联系方式可能会影响营销活动的成功。或者基于不完整数据的产品设计可能会在市场上失败。数据质量往往是成功进入新市场和失败进入新市场的区别。
根据十法则由托马斯·雷德曼博士提出，它的成本是完成一个单位工作的十倍当数据有缺陷时就像他们完美的时候一样。而且它还不包括非财务成本，比如失去机会或品牌价值的损失。数据质量和可观察性可以更快地防止数据质量问题，并使您避免代价高昂的决策错误。
2.支持现代数据生态系统
Gartner预测到2024年，利用数据和分析生态系统的企业将超越竞争对手．现代数据生态系统无疑是一个不断增长的趋势。它跨越数据源、企业数据存储库云，现场，混合，工具，应用程序，基础设施和利益相关者。随着企业内数据点数量的增长，维护它们的挑战也在增加。这就是为什么现在大多数这些系统都采用云优先的方法来大规模交付和响应式数据架构。
这些系统的要求并不简单。他们需要高质量的数据管道来支持多个交付通道和大量的企业应用程序。他们处理高速到达的大量数据，这些数据需要立即可用来支持敏捷决策。
高德纳(Gartner)的一项调查指出了这一点对数据管理实践的最大挑战是跨数据源和场景努力实现数据质量．ml驱动的数据质量和可观察性可以支持现代数据生态系统中不同来源和格式的数据。通过快速调整规则，它可以近乎实时地交付可信数据，将错误减少50%以上。它预测错误并帮助防止它们到达下游应用程序。
3.提高数据工程效率
数据工程团队的生活很艰难。他们花了很多时间来解决本不应该出现的数据质量问题。有些问题会再次出现，重复工作可能会令人沮丧。此外，由于不断处理生产层面的错误，他们几乎没有时间来创新和改进数据系统。
“到2025年，全球每天将产生463艾字节的数据，这意味着有大量不同格式和时间框架的数据需要处理，从而导致数据工程工作的显著增加。”- - -福布斯(2021年1月):未来数据工程的努力会减少吗?
Gartner 2022年数据和分析领导者领导力愿景突出操作化机器学习来解决复杂问题的趋势．一个好的ml驱动的数据质量和可观察性解决方案为您提供数据工程团队防止问题影响到数据消费者的有效方法。他们可以主动捕捉数据错误，减少需要修复问题的频率。他们可以在上游源头找到根本原因，并更快地解决关键问题。
4.提供更健康的数据管道
现代数据生态系统是复杂的。他们使用数据管道来自动化从源到目标的数据移动和转换。下游应用程序或存储库的性能取决于管道。因此，数据管道的健康状况将推动平稳运营和可信分析。换句话说，数据管道对业务的成功至关重要。
一个强大的、值得信赖的数据管道，可以加速决策对于发展数据驱动的文化至关重要。但是，由于数据的数量和速度不断增加，保持数据管道的健康状况具有挑战性。
数据质量和可观察性可以通过检测和排除数据管道中的问题来解决这一挑战。有了健康的管道，您的数据消费者就可以放心地访问正确的数据，从而推动可信的业务决策。您还可以通过检测、修复或替换损坏的交付并以更快的速度构建新的管道来最大限度地减少数据停机时间。
5.提供端到端可见性
数据在企业数据生态系统中移动和转换。在大多数情况下，缺乏对这个过程的可见性是没有发现错误或没有及时对错误采取行动的原因。对这一过程的完全可见性可以帮助您了解数据在哪里失去了质量和完整性。
企业没有抓住数据的战略潜力托马斯·c·雷德曼(Thomas C. Redman)说。他的理由是，糟糕的数据反过来会滋生对数据的不信任，进一步减缓创造优势的努力。好的数据质量和可观察性解决方案为您提供对数据质量状态的端到端可见性。您可以在数据旅程的每一步安装质量检查，从而为建立对数据的信任提供机会。
建立你的案例
Gartner预计，到2026年，70%成功应用可观察性的组织将实现更短的决策延迟，为目标业务或IT流程提供竞争优势。
当你相信你的数据时，你可以更快地做出更明智的决定。当你的团队能够获得高质量的数据时，他们就可以专注于构建伟大的产品或提供更好的客户体验。数据质量和可观察性是保证近实时持续交付健康数据的最终堆栈，现在是时候构建投资它的理由了。
- 要证明拟议投资的合理性，首先要有一个明确的目标。选择一个最近数据质量较差的问题，以及它对组织的影响。为公司提供具体的成本数据，包括延误或错失的机会。添加所有可能导致损失的成本泄漏点。
- 演示如何投资于良好的数据质量和可观察性解决方案可以加快合规过程并持续维护它。
- 添加如何使用可信数据获得战略优势。讨论数据质量如何帮助您改善客户体验，降低风险，并通过缩小企业愿景和结果之间的差距来推动增长。
- 强调您的组织是如何成长的，以及一个面向未来的数据生态系统将如何帮助确保您的组织在未来继续取得成功。
- 预测投资将如何进行创造更好的财务价值并创造新的机会。
选择正确的解决方案
一旦您的高层管理人员同意投资于良好的数据质量和可观察性解决方案，那么是时候货比三家了。你可以选择构建内部解决方案，但是检查它是否适用于您的组织．
在选择商业企业解决方案时，应选择具有以下特性的综合解决方案。
- 数据管道和数据集监控
- 异常预测检测
- 数据质量的端到端可见性
- ml生成的自适应数据质量规则
- 更快的实现，对流行数据库的开箱即用支持
- Future-readiness
新万博移动客户端数据质量和可观察性帮助您在不良数据影响业务之前捕获它们。通过主动监控和对数据运行状况的端到端可见性，您可以始终控制风险。您永远不会错过质量改进的机会，因为自助服务解决方案使所有涉众能够查看关键指标、捕捉错误和分配问题。
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