只有從信譽良好的來源收集的高品質數據才能提供精確的見解。俗話說：垃圾進，垃圾出。您不能期望從組織不良的資料集中提取任何實際知識。
身為公共資料提供者 Coresignal 的高級資料分析師，我不斷尋求新方法來提高資料品質。儘管在動態的技術環境中實現這個目標相當複雜，但有許多途徑可以實現它。良好的數據可觀測性在這裡起著重要作用。
那麼，我們如何保證數據的品質？一切都歸結為在每個資料管道階段（從提取和轉換到儲存和分析）添加更好的可觀察性方法。其中一些方法將在整個管道中起作用，而其他方法僅與其中的一個階段相關。讓我們來看看：
跨資料管道不同階段的資料可觀察性。來源：
首先，我們必須考慮涵蓋整個管道的五個項目：
端對端資料沿襲。追蹤譜系使您能夠快速存取資料庫歷史 銷售數據 記錄並追蹤資料從原始來源到最終輸出。透過了解結構及其關係，您將能夠更輕鬆地在問題出現之前發現不一致性。
端對端測試。在每個資料管道階段檢查資料完整性和品質的驗證過程可協助工程師確定管道是否正常運作並發現任何不典型行為。
根本原因分析。如果在管道的任何階段出現問題，工程師必須能夠準確地找出來源並快速找到解決方案。
即時警報。最重要的可觀察性目標之一是快速發現新出現的問題。標記異常行為時時間至關重要，因此任何資料可觀察性框架都必須能夠即時發送警報。這對於資料提取以及儲存和分析階段尤其重要。
異常檢測。資料遺失或效能低下等問題可能發生在資料管道的任何地方。異常檢測是一種先進的可觀察性方法，很可能在流程的後期實施。大多數情況下，需要機器學習演算法來檢測資料和日本中的異常模式。
然後，我們還有其他五個項目，它們在一個資料管道階段比另一個階段更相關：
服務等級協定 (SLA)。 SLA 有助於為客戶和供應商設定標準，並定義資料品質、完整性和一般責任。 SLA 閾值在設定警報系統時也能提供協助，通常，它們會在攝取階段之前或期間簽署。
數據契約。這些協定定義了資料進入其他系統之前的結構。它們充當一套規則，闡明您可以預期的新鮮度和品質水平，並且通常會在攝入階段之前進行協商。