只有从信誉良好的来源收集的高质量数据才能提供准确的见解。俗话说：垃圾进，垃圾出。你不能指望从组织不良的数据集中提取任何实际知识。
作为公共数据提供商 Coresignal 的高级 决策者电子邮件列表 数据分析师，我不断寻求提高数据质量的新方法。虽然在动态技术环境中实现这一目标相当复杂，但有很多途径可以实现这一目标。良好的数据可观察性在这里起着重要作用。
那么，我们如何确保数据质量？归根结底，我们需要在数据管道的每个阶段（从提取和转换到存储和分析）添加更好的可观察性方法。其中一些方法将在整个管道中起作用，而其他方法仅与管道的一个阶段相关。让我们来看看：
首先，我们必须考虑涵盖整个管道的五个项目：
- 端到端数据沿袭。跟踪沿袭可让您快速访问数据库历史记录并跟踪数据从原始来源到最终输出的过程。通过了解结构及其关系，您将更容易在出现问题之前发现不一致之处。
- 端到端测试。在每个数据管道阶段检查数据完整性和质量的验证过程可帮助工程师确定管道是否正常运行并发现任何不典型行为。
- 根本原因分析。如果在管道的任何阶段出现问题，工程师必须能够准确查明根源并快速找到解决方案。
- 实时警报。最重要的可观察性目标之一是快速发现新出现的问题。在标记异常行为时，时间至关重要，因此任何数据可观察性框架都必须能够实时发送警报。这对于数据提取以及存储和分析阶段尤其重要。
- 异常检测。数据缺失或性能低 脱离剧本：如何在人工智能生成内容的世界中保持真实 下等问题可能发生在数据管道的任何地方。异常检测是一种高级可观察性方法，很可能在流程的后期实施。在大多数情况下，需要使用机器学习算法来检测数据和日志中的异常模式。
然后，我们还有其他五个项目，它们在一个数据管道阶段比另一个阶段更相关：
- 服务水平协议 (SLA)。SLA 有助于为客户和供应商设定标准，并定义数据质量、完整性和一般责任。SLA 阈值在设置警报系统时也很有用，通常，它们将在摄取阶段之前或期间签署。
- 数据契约。这些协议定义了数据在进入其他系统之前的结构。它们充当一组规则，阐明了您可以期望的新鲜度和质量水平，通常会在摄取阶段之前进行协商。
- 模式验证。它保证数据结构的一致性并确保与下游系统的兼容性。工程师通常在提取或处理阶段验证模式。
- 日志、指标和跟踪。虽然对于监控性能至关重要，但收集和轻松访问这些关键信息将成为危机中的有用工具——它使人们能够更快地找到问题的根本原因。
- 数据质量仪表板。仪表板有助于监控数据管道的整体运行状况，并可以对可能出现的问题进行高层次的查看。它们确保使用其他可观察性方法收集的数据能够清晰、实时地呈现。
最后，如果不在框架中添加自 我的电话号码 我评估，就无法实现数据可观察性，因此对于任何组织来说，对系统进行不断的审计和审查都是必须的。
接下来，让我们讨论一下您可能想要尝试的可以使您的工作更轻松的工具。