迭代数据质量生命周期
数据质量框架的另一个重要方面是决定何时再次触发循环。例如，有些人可能希望实施一种主动方法，即在每周结束时生成数据质量报告并分析结果以查看是否遇到任何严重错误。或者，有些人实施一种被动方法，即仅当数据质量恶化到可接受水平以下时才分析报告。
一旦再次触发循环，将执行后续阶段以查看：
数据质量定义需要更新，
需要引入新的数据质量指标，
数据质量流程需要重新设计，
需要对数据再次执行数据质量流程，等等。
数据质量管理是许多企业迫切需要解决的问题。这是一个尴尬的阶段，你和你的团队认为他们拥有所需的数据，但仍然无法产生依赖数据的结果。实施清理和转换数据的数据质量框架与收集数 比利时电话号码数据 据同样重要。从长远来看，这些纠正措施可以帮助提高组织的运营效率和工作效率。
数据湖已死：改进公司的数据架构作者
您知道您没有充分利用数据。您的公司如何重新设计其数据架构，而不会再次犯下同样的错误？
我们生产和管理的数据规模不断增长，需要仔细考虑适合这项工作的数据框架。没有一种万能的数据架构，而且并非所有平台都是平等的。关于数据架构的优缺点的争论仍在继续数据湖、仓库和其他架构使得许多人转向混合模型来管理数据。