数据质量监控：它是什么以及如何实施？

已发表: 2023-01-20

数据质量监控流程监控并确保组织内创建、使用和维护的每个数据实例的质量。

公司努力提高其操作的准确性，但不可避免地会出现错误。如果发生错误，可能会发生以下两种情况之一——有人承担责任、纠正错误并确保错误不再发生。毫无疑问，后者是最佳选择，可以提高运营效率。

当公司积极调整与先前失误相关的流程或程序时，公司可以避免未来再次发生潜在问题；主动解决问题后，重点就会从快速解决方案转移到长期解决方案。

什么是数据质量？

数据质量描述了每个数据集的状态。它评估客观要素，如彻底性、精确性和一致性。此外，它还衡量更多的任意元素，例如数据集适合特定目的的程度。由于这种主观因素，确定数据质量有时会花费一些时间。

高质量的数据集可用于预期目的，例如对未来增长做出明智的决策、做出重要的财务决策或增强运营。

但是，如果数据质量差，所有这些部门都会受到影响。它可能会导致采购不当、运营效率低下以及公司开支增加。

什么是数据质量监控？

数据的指数级增长使得数据质量监控对于开发有效的机器学习和数据驱动系统至关重要。此外，参与 Forrester 全球数据可信度和可靠性在线研究的数据分析师中有 42% 表示他们将超过 40% 的时间用于检查和评估数据。

测量、评估和增强数据质量以满足预期和满足业务需求。它可以帮助组织增强其数据的一致性、及时性和正确性。

评估数据质量的方法有很多种。但这完全取决于业务需求。它包括数据审查、测试、检查准确性或一致性，或通过使用数据质量工具定期评估数据质量来审核数据。

由于实时深度学习和数据分析如此普遍，验证数据的唯一方法是监控其质量并使用一组相关的质量标准对其进行评估。

数据质量监控的重要性

要想保证数据的准确性和可靠性，就必须实施数据质量监控。流氓数据质量会导致决策不准确、资源浪费和法律问题。

通过监控数据质量，组织可以在问题产生巨大负面影响之前发现并解决问题。以下是数据质量监控的一些优点：

确保数据的完整性和正确性：数据质量监控确保公司数据库中的所有信息都是准确的，并满足“质量数据”的所有标准。
削减成本：当一家公司监控其数据时，它可以减少在数据质量出现错误或错误时本应支付的费用。
提高客户满意度：与数据管理平庸和数据库有问题的公司相比，客户更可能信任拥有出色数据的公司。
提高判断力：由于更高的数据质量，整个组织都会做出更好的决策。如果您能够访问更多高质量的数据，您就可以更有信心地做出决策。
提高运营效率： –组织可以通过保持数据质量水平来降低在其数据库中查找和解决错误数据的成本。此外，企业可以防止运营失误和业务流程失败。

实施数据质量监控

当源数据文件到达 SQL Server 或任何 ETL 服务器时，数据质量框架程序开始。在文件检测之后，Pre-Stage 数据质量要求开始。当 Pre-Stage 规则生效并且结果准备好进行评估时，数据管理员会收到通知。

如果Pre-Stage数据质量有错误，则处理结束。只有当前期数据的质量令人满意时，该过程才会继续。然后将数据添加到阶段表。

在此之后，将执行后期数据完整性规则，并在结果准备好进行审查时通知数据管理员。如果没有门控规则失败，下游系统会自动发布经过验证的文件以供使用。

如果任何后期门控标准失败，数据管理员可以选择结束周期并从源请求新文件，或者他们可以忽略错误以上传数据文件以进行二次处理。

数据质量数据集市是实施数据质量监控框架所必需的。

这些表将提供以下数据质量功能：-

保存所有预定数据质量规则的表。（DATA_QUALITY_RULE 表）
一个表，能够启用和禁用规则并存储其关联数据域的每个规则的阈值比例。（DATA_QUALITY_RULE_EXECUTE 表）
用作数据质量规则监控结果存储库的表。它存储数据质量规则的结果。 (DATA_QUALITY_RULE_RESULTS)

数据质量指标

在计算机文件系统中，数据质量指标 (DQI) 是用于捕获数据质量特征的标识符。由于 DQIS 处理时间变量，因此它们的设置会影响计算中涉及的值及其工作方式。

两个重要的数据库系统涉及 DQI 思想的使用。根据调查结果，DQI 使编程、存储管理和数据处理控制变得更简单。

关键指标：数据质量

以下是一些指标示例，这些指标通常可以帮助企业跟踪其提高数据质量的努力：

数据错误比例

这种定性数据度量是最明显的。它可以监控数据集的大小与已识别错误（例如丢失、不完善或冗余信息）的数量之间的关系。当任何人发现较低的错误率而数据量保持不变或增加时，数据质量就会提高。

空值占比

在数据收集中，空值的比例是监控数据质量的一种直接方法，因为空值通常表示信息丢失或记录在错误的字段中。因此，您可以跟踪数据集中有多少空字段。

数据转换错误率

数据转换问题，包括收集以一种方式保存的信息并将其更改为另一种方式，显示出数据质量问题。您可以通过计算失败或花费过多时间才能完成的数据管理操作的频率来了解有关数据总体质量的更多信息。

暗数据量

由于数据质量问题，您无法有效地使用此数据。您可能会遇到更多数据质量问题。

数据质量监控的好处

为了保持竞争力和抓住机遇，有效的数据管理必不可少。高质量的数据可以为公司提供几个真正的优势。以下是高数据质量的一些潜在优势：

#1。做出更明智的决定

数据质量有助于更好的组织决策。高质量的数据可以帮助公司做出更自信的决策。好的数据可以降低风险并产生持续改进的结果。

#2。改进的受众定位

营销人员总是试图接触到合适的人，但为此，他们需要访问高质量的数据，而相关数据可以帮助他们获得合适的受众群体。如果你有高质量的数据，你就可以弄清楚你的目标受众应该是谁。

它可以通过收集有关目标市场的信息并寻找具有相似品质的潜在新客户来实现。该数据可用于制定更具体的目标。

#3。与客户建立更好的联系

高质量的数据可以改善客户关系，这对于任何行业的业务成功都至关重要。通过收集有关客户的数据，您将更好地了解您的客户。有关消费者品味、兴趣和需求的信息将帮助您开发吸引他们甚至预测他们需求的内容。

您可以在他们的帮助下建立长期的合作伙伴关系。通过有效地维护您的数据，您可以防止向客户提供重复和不相关的内容。

#4。数据实现更简单

使用高质量数据比使用低质量数据简单得多。当可靠的数据触手可及时，任何企业的效率也会提高。

在低质量数据中，您将不得不投入时间清理不完整或不一致的数据。这意味着您用于其他职责的时间更少，并且必须等待更长的时间才能将您的数据提供的想法付诸实践。

数据质量还可以帮助您公司的多个部门更成功地进行交互，方法是将它们全部放在同一页面上。

#5。优于竞争对手的优势

如果您的数据比竞争对手的质量更高并且您更熟练地使用它，那么您将获得竞争优势。只要质量优良，数据就是当今企业可用的最重要的资源之一。

更好的数据质量使您能够在竞争对手之前发现机会。通过这样做，您可以更准确地预测潜在客户的需求并超越竞争对手。错失机会和落后于竞争对手是不良数据的后果。

#6。额外的盈利能力

高质量的数据最终可以带来更多的收入，并可以用来制定更成功的营销策略并促进销售。它减少了广告浪费，提高了营销活动的效率。

同样，统计数据可以向发布商揭示哪些内容类别在他们的网站上最受欢迎和最有利可图。如果你有这些知识，你可以将更多的资源和精力集中在这个内容上。

数据质量监控挑战

检查数据质量的困难包括：-

数据准确性的测量

这意味着您数据库中的数据与现实世界相对应。寻找值得信赖的参考资料可能具有挑战性，但这并非不可能。

例如，企业可以使用机器学习来识别客户或产品名称。在努力和预期回报之间找到一个很好的平衡点仍然很困难，因为这需要彻底解决问题。

数据一致性评估

这意味着您的数据中没有不一致之处。然而，手头的情况可能更复杂。例如，消费者可能是合法用户，也可能是访客，这取决于他们是否想在在线购买时提供其机密信息。

这意味着商店可以公开或不公开身份。不想收货的客户可以选择不提供地址。在这种情况下，零售商可能会面临数据库中数据冲突的风险。

学习资源

以下是您可以挑选的一些最好的书籍，以深入了解数据质量监控：-

#1。迎接数据质量管理的挑战

作者在本书中描述了数据质量管理的基本思想及其难点。

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	迎接数据质量管理的挑战		47.93 美元	在亚马逊上购买

通过应对与质量管理相关的五个挑战——意义挑战、工作流程挑战、人员挑战、技术挑战和责任挑战——数据管理专业人员可以帮助他们的组织从数据中获得更多价值。

#2。数据质量改进从业者指南

本书对业务和 IT 数据质量进行了全面分析。它教导了理解不良数据质量影响的原则，并指导管理人员和从业者在建立网络、确保赞助、组织和开发程序以提高数据质量方面的相似之处。

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	数据质量改进从业者指南（Morgan Kaufmann 商业系列...		50.96 美元	在亚马逊上购买

它提供了一个设置和管理数据质量程序的示例，从最初的考虑和理由到维护和持续监控。

#3。管理数据质量：实用指南

数据是支持组织运营的重要业务资产。随着数据集和数量的增加，管理变得越来越困难。数据质量，或数据对特定目的的适用性，是数据管理的重要组成部分；未能理解它会增加组织风险并降低生产力和盈利能力。

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	管理数据质量：实用指南		38.99 美元	在亚马逊上购买

数据管理和信息化的目标和范围、组织中数据的性质、建立数据质量监控体系是本书涵盖的三大主题。

结论

总之，数据质量监控回答了您是否可以信任和依赖您的数据：现有数据系统通过您的数据管道摄取的数据的可信度如何？为确保您正在开发的技术可靠且不会出现故障并损害您的组织，工程师需要掌握他们正在研究的项目的级别。

由于缺乏对数据质量的监督或可见性，可能会出现不准确的见解和糟糕的判断，这可能会花费金钱或造成糟糕的客户体验。因此，为了更好地监控数据质量，公司可以阅读上述书籍并遵循行业相关的最佳实践。