Fan Database

然而，数据质量团队通常需要一到两周的时间对每个新的数据资产进行检查。这意味着数据质量团队通常无法获得所有的数据资产，因此其中一些资产没有任何质量检查。
什么是数据可信度以及如何在您的业务中实现它？
数据可信度弥补了数据可观测 玻利维亚电话号码数据 性和数据质量之间的差距。它利用 机器学习 算法来构建数据指纹。偏离数据指纹的行为被识别为数据错误。它专注于识别“数据错误”而不是记录级别的元数据错误。数据可信度是使用机器学习而不是依赖人为定义的业务规则来查找错误的过程。这使数据团队能够更快、更高效地工作。

更具体地说，数据可信度发现以下类型的数据质量问题：

脏数据： 具有无效值的数据，例如错误的邮政编码、缺失的电话号码等。
完整性： 数据不完整，例如没有地址的客户或没有产品 的订单行。
一致性： 不一致的数据，例如日期或数值格式不同的记录。
唯一性： 重复的记录
使用数据可信度有两个好处。首先，它不需要人工干预来编写规则。这意味着您无需付出大量努力即可获得大量数据风险覆盖。第二个好处是它可以在整个数据旅程中的多个点部署。这使数据管理员和数据工程师能够扩展并对数据问题做出早期反应。