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先容
在上一篇著述中咱们扣问了不同类型的企业数据。这里我主要讲一下数据的识别、分类和量化问题。咱们将看到数据问题的不同分类、商酌数据质料的参数和分析数据源的参数。
数据问题分类
组织的数据可能存在不同的问题，这些问题会影响充分应用数据促进组织发展的智商。关联词，识别和分类数据问题变得困难。要踏上有用数据治理之旅，识别数据问题并对其进行分类相配穷苦。一般来说，数据问题不错分为四类：
数据孤岛：当部门/职能/应用要领的数据或信息网罗被终结而且无法在通盘组织中访谒时，就会发生这种情况。
发生这种情况的原因有多种，举例组织结构、将每个部门视为沉寂的文化、枯竭通用技艺等。
数据治理：苟简地说，数据治理的方针是为组织中的不同东谈主员和团队提供最少且富有的数据访谒权限，以开展业务。它是为了确保通盘企业内数据的有保险和安全的可用性。
由于枯竭数据相通力和对其穷苦性的领悟，组织中可能会发生数据治理问题，举例数据无法提供给正确的东谈主员、未经授权的访谒、数据泄露等。
数据不一致：当业务经由的相似属性或实体存在不同值时，就会发生数据不一致。发生这种情况的原因可能是枯竭数据互助、数据集成或经由重复技艺实施。
低效的数据处理经由：一般来说，跟着业务的增长，较大的组织会出现这种情况，经由会变得愈加复杂。尽管使用了最佳的技艺和器具，但这仍会导致数据处理效果低下。
在大广阔情况下，数据治理问题是这些数据问题的各式组合。这些数据问题并不像上头界说的那样明显。举例，由于枯竭数据治理，可能会出现数据不一致的问题；未经培训和授权更新值的东谈主也能作念到这极少。或者，由于数据处理效果低下，可能会产生数据孤岛；作为为业务扩张的一部分引入新经由而且数据集成处理不妥时，就会产生数据孤岛。无数的场景可能会在数据治理中产生各式问题。通过正确的领悟和分析，不错找出这些问题的根蒂原因。
商酌数据质料
东谈主们老是需要商酌所领有的数据的质料。它关于了解数据治理经由确面前景色和校正规模推崇着穷苦作用。
数据质料不错笔据以下客不雅顺序来商酌：1. 准确性2. 一致性3. 齐全性4. 一致性5. 实时性
准确性：它是指为对象存储的数据值的正确进程。为了获取 100% 的准确性，数据值必须是正确的值且花样明确。
一致性：意味着整个系统的数据响应相似的信息，而且在通盘企业内相互同步。
齐全性：是指盼愿从数据中获取所需信息的全面进程。齐全性是强制性属性的商酌顺序，而且沉寂于可选数据。
坚信性：指数据降服数据类型、大小和花样等顺序化数据界说的进程。举例，p2p理财在通盘组织中，日历的花样为“mm/dd/yyyy”
实时性：指信息在预期和需要时是否可用。数据的实时性相配穷苦。举例，蔓延获取低于阈值水平的库存信息可能会干涉您的供应链运营。
数据质料的商酌和校正需要时分和资源。因此，分析以下三个顺序的数据关于获取高投资申诉率也相配穷苦。1. 关系性2. 领悟性3. 客不雅性
关系性：正在分析的数据应与预期的业务见解关系。它还应该与您的分析方针径直关系。
领悟性：数据的花样应该大概被业务领悟以供进一步应用。若是销售数据正确、齐全、一致，但不行提供企业高管所需要的信息，那就莫得任何用处。
客不雅性：与数据开首的可靠性和数据网罗方法关系。它商酌通过数据网罗方法获取相似罢休的智商，无论笃定数据的介质怎样。一个执行寰宇的例子是一个顺序化模板，用于剿袭客户体验评级，而不是让一个东谈主向客户建议主不雅问题。
数据开首分析
一朝咱们大概识别数据问题并对不同参数的数据进行分类和量化，咱们就需要界说和计算一种数据管领悟决决策。为此，每个数据源齐会笔据以下参数进行分析：
数据量：指每个数据源产生的数据量。
生成率：指生成数据的速度。有些数据可能每天齐会生成，而在某些情况下，数据可能会以 24x7 相连流的花样传入。
准确性：指数据的质料。它有助于估估量帐数据以便大概使用数据所需的责任量。
千般性：指数据的花样。必须洽商数据的花样，是结构化、半结构化还口舌结构化，因为它径直影响处理数据所需的智商。
整个这些成分齐有助于正确计算数据基础设施以昂然数据处理的需求。通过对数据源的上述参数的正确领悟，不错获取关总共据库大小、数据湖需求、大数据基础设施、NoSQL 数据库、实时数据糜掷等不同问题的谜底。
通过徐徐客不雅的方法，咱们不错识别、分类和量化咱们的数据问题。笔据咱们的分析，咱们不错应用现存的技艺智商来惩处这些问题，为任何限制的企业构建众多、可扩张且天的确数据管领悟决决策。阛阓上有多种惩处决策不错实行相似或相似的活动，但是，每种惩处决策齐有我方的优点和过失，这些优点和过失在实施的运行阶段可能并不明显。跟着时分的推移，当数据量增多时，次优惩处决策开赴点走漏出责任量增多和效果裁减的迹象。计算和界说大概惩处组织和行业面前数据经由、需求、痛点和翌日方针的数据战略相配穷苦。