如何在云计算中实现数据质量
你终于把业务迁移到了云端，恭喜！不过，既然你的数据现在在云端，你真的能信任它吗？随着越来越多的应用程序迁移到云端，信息的质量正在成为一个日益严重的问题。错误的数据会造成许多商业问题，包括效率下降、收入损失，甚至合规性问题。本文将探讨造成数据质量不佳的原因，以及企业可以采取哪些措施来改善数据质量。 确保数据质量一直是大多数企业的挑战，当处理云端数据或者与不同外部组织共享数据时，由于技术和架构上的复杂性，这一问题会更加突出。最近，随着企业试图利用云端的可扩展性和成本效益，云端数据共享变得越来越普遍。然而，如果没有确保数据质量的策略，这些数据分析项目可能很难获得投资回报。 相关内容：为何劣质数据可能让创业者损失数百万 **导致云端数据质量问题的四大原因** 1. 当你将系统迁移到云端时，旧系统中的数据质量可能并不高。因此，质量不足的数据会被带入新系统中。 2. 数据在迁移过程中可能受到损坏，或者云端系统配置不正确。例如，一家《财富》500强公司限制其云端数据仓库只能存储最多八位小数。这一挑战导致了迁移过程中的截断错误，最终造成了5000万美元的报告问题。 3. 当需要将来自不同来源的数据进行整合时，数据质量问题可能会出现。例如，一家制药公司的两个不同部门使用不同的单位（数量与包装）来存储库存信息。当这些信息被整合到云端数据仓库中时，由于单位不一致，数据分析和报告变得一团糟。 4. 来自外部数据供应商的数据可能质量存疑。 相关内容：你的数据在云端可能是安全的，但离开云端后又会发生什么？ **为什么在云端验证数据质量如此困难？** 大家都知道数据质量至关重要。大多数公司都投入了大量资金和资源来提升数据质量。然而，尽管有这些投入，由于数据质量不足，企业每年仍会损失大量资金，从每年970万美元到1420万美元不等。 传统的数据质量方案在识别云端环境中的数据错误方面效果不佳，原因如下： - 大多数组织只关注他们已知的数据风险，而这通常只是冰山一角。传统上，数据质量方案主要关注完整性、一致性、重复性以及范围检查。然而，这些检查只涵盖了所有数据风险的30%到40%。许多数据质量团队没有检查数据漂移（data drift）、异常（anomaly）以及不同数据源之间的不一致，这些却是造成超过50%数据风险的原因。 - 由于云技术、大数据应用和分析的快速发展，数据源、数据处理和应用程序的数量呈指数级增长。这些数据资产和流程需要严格的数据质量控制，以防止下游流程出错。 - 数据工程团队可以在短时间内向系统中添加数百个新的数据资产。然而，数据质量团队通常需要一周到两周的时间来检查每个新的数据资产。这意味着数据质量团队必须优先确定哪些资产需要先进行审查，因此许多资产并未被检查。 - 组织内部的官僚作风和繁文缛节往往会拖慢数据质量方案的实施。数据是企业的资产，因此任何变更都需要多个利益相关方的批准。这可能意味着数据质量团队在实施数据质量规则之前，必须经历一个漫长的变更请求、影响分析、测试和签核的过程。当数据已经发生显著变化时，这一过程可能需要数周甚至数月。 **你可以做些什么来提升云端数据的质量？** 为了确保云端数据的质量，必须采用一个综合考虑上述因素的策略。以下是一些在云端实现数据质量的建议： 1. 检查旧数据和第三方数据的质量。在迁移到云端之前，修复你发现的任何错误。虽然这些质量检查会增加项目的成本和时间，但拥有一个高效的数据环境在云端是值得的。 2. 对云端数据和旧数据进行核对，确保在迁移过程中数据没有丢失或被修改。 3. 建立对云端数据和流程的治理和控制。持续监控数据质量，并在发现错误时采取纠正措施。这将有助于防止问题扩大化，并避免修复成本过高。 4. 除了传统的数据质量流程，数据质量团队还必须分析并建立预测性数据检查机制，包括数据漂移、异常、跨来源的数据不一致等。一种实现方法是使用机器学习技术来识别难以察觉的数据错误，并增强现有的数据质量实践。另一个策略是采用更加敏捷的数据质量方法，并与数据运营团队协作，以加快云端数据质量检查的部署。 迁移到云端是一项复杂的任务，数据质量应始终是首要考虑因素，以确保顺利过渡。对于依赖数据的企业而言，采用确保云端数据质量的策略至关重要。通过考虑导致数据质量问题的因素，并建立相应的流程和工具，你可以确保数据的质量最高，从而提高云端数据项目的成功率。 相关内容：通过学习亚马逊网络服务（AWS），简化你的数据管理、网络服务和云端等业务
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