快播伦理电影在线 读数据质地料理: 数据可靠性与数据质地问题措置之谈18数据发现
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1. 让元数据为业务处事
1.1. 在往常十多年中，数据团队越来越擅长辘集多数的数据
1.2. 公司如今正在辘集越来越多对于其数据的数据，也即是元数据
1.2.1. dbt等ETL措置决策让追踪和使用元数据变得容易，而云处事提供商则使栈中数据措置决策之间的元数据的互操作性变得愈加无缝
1.2.2. 莫得与之对应的布景信息的数据只不外是一堆数字通常，元数据本人并没灵验，它仅仅对于其他信息的更多信息
1.3. 元数据的信得过力量在于咱们使用它的地方、时辰和神色
1.3.1. 怎样将它应用于咱们正在试图措置的特定且亟须措置的问题
2. 通过数据发现开释元数据的价值
2.1. 数据仓库和数据湖的考量
2.1.1. 在往常几年中，云数据仓库和数据湖已成为当代数据栈的必备要素
2.1.2. 数据发现器具（或鸠合目次）梗概提供匡助来确保你的数据环境不会酿成数据池沼
2.1.3. 数据湖具有无尽的生动性和可定制性，来救济凡俗的用例，但跟着这种更强的敏捷性而来的是与数据组织和治理关联的一系列其他问题
2.1.4. 跟着数据运营的练习和数据管谈变得越来越复杂，传统的数据目次频频够不上你所期许的数据发现器具讲述这些问题的神色
2.2. 数据目次可能团结在数据湖以致数据网格中
2.2.1. 数据目次时常被用作元数据的清单，并提供关联数据健康现象、可探望性和位置的信息
2.2.2. 匡助数据团队讲述关联在那儿查找数据、数据代表了什么以及要怎样使用数据的问题
2.2.3. 要是咱们不知谈这些数据是怎样组织的，那么咱们扫数最好的猜测（或管谈）皆是枉费的
2.2.4. 从历史上看，好多公司皆使用数据目次来加强数据质地和数据治理模范，因为他们平时依赖于数据团队手动输入和更新目次信息以追踪数据钞票的演变情况
2.2.5. 在数据湖中，数据是分散式的，因此很难纪录数据在其生命周期经过中的演变情况
2.2.6. 存储在传统数据目次中的数据也难以扩张和演变，以知足分散式数据架构（如数据网格）的需求
2.3. 从传统的数据目次过渡到当代的数据发现
2.3.1. 跟着时辰的推移，了解不同数据钞票之间的关系至关热切，但这中间频频缺少传统数据目次的维度
2.3.2. 公司仍需要知谈他们的数据存放在那儿以及谁不错探望它，并梗概评估其合座健康现象
2.3.3. 诚然好多数据目次皆有以用户界面为中心的职责流，但数据工程师需要领有以编程神色与数据目次进行交互的生动性
2.3.4. 数据不错通过多个进口点进入数据湖，而工程师需要一个梗概稳妥该情况并施展每个进口点的数据目次
2.3.5. 与数据在输入前进行清洗和处理的数据仓库不同，数据湖在分袂端到端健康现象作念任何假定的情况下就接纳了原始数据
2.3.5.1. 要是没罕有据发现器具和数据因循，那么数据湖中的故障可能会变得浩瀚且难以会诊
2.3.5.2. 在数据湖中，不错通过多种神色与数据进行交互，而数据目次必须梗概提供对正在使用的本体和未使用本体的明白
2.3.6. 数据发现，换句话说，鸠合数据目次，是一莳植根于Dehghani数据网格模子中建议的分散式面向领域架构的新措施
2.3.7. 填补了传统数据目次不及的空缺
2.3.7.1. 跨数据湖的自动化扩张
2.3.7.1.1. 使用机器学习，数据发现器具来自动追踪表级和字段级因循，映射上游和卑鄙的依赖关系
2.3.7.2. 提供对数据健康现象的及时可见性
2.3.7.2.1. 数据发现器具提供对数据面前状态的及时可见性，而不是其“编目”或理思状态
2.3.7.3. 期骗数据因循了解数据的业务影响
2.3.7.3.1. 数据发现器具的生动性和动态性让其成为将数据因循带入数据湖的理思载体，让你梗概在正确的时辰取得正确的信息，并在诸多可能的输入和输出之间建立磋议
2.3.7.4. 救济跨领域自助式处事的数据发现
2.3.7.4.1. 数据发现器具还救济自助式处事，让东谈主们无谓挑升的救济团队即可纵脱期骗和明白他们的数据
2.3.7.5. 确保跨数据湖的治理和优化
2.3.7.5.1. 当代数据发现器具让公司不仅不错了解在数据生命周期中正在使用、浮滥、存储和弃用哪些数据，还不错了解这些经过是怎样进行的
2.3.8. 数据发现器具还不错让利益关联方纵脱识别出最热切的数据钞票（也即是时常被查询的数据），以及那些未被使用的数据钞票
2.3.8.1. 一些最好的数据目次越来越多地领受分散式特定领域的数据发现，为团队提供了在数据生命周期的各个阶段填塞信任并期骗数据所需的可见性
2.3.9. 要是你不信任数据，那么非论数据多具有“可发现性”也没什么用
2.3.9.1. 尽早敬佩数据质地在公司数据之旅中的优先级会很有匡助，以幸免不必要且带来贫苦的数据宕机
3. 决定何时运转处理公司的数据质地问题
3.1. 更热心要奈何智力鼓动辘集数据，让这个事启动并运行起来
3.2. 构建数据平台是一个多阶段的经过，而数据团队必须兼顾数十个相互竞争的优先事项
3.3. 要是公司不使用或不信任你的数据，那么你为数据平台统率而制定的最好猜测就成为白昼梦
3.4. 七个跨越方针
3.4.1. 在最近迁徙到云表
3.4.1.1. 非论出于何种原因进行迁徙，你皆必须在保合手速率的同期建立对数据平台的信任
3.4.1.2. 应该花更多的时辰来构建数据管谈，而不是把时辰用在编写测试以防患出现问题上
3.4.2. 数据栈跟着更多的数据源、更多的表和更高的复杂性而扩张
3.4.2.1. 数据家具的领域不是投资数据质地的惟一模范，但确实是一个热切身分
3.4.2.2. 投资数据可不雅测性前应该领有若干数据源、数据管谈和数据表方面并莫得硬性规矩，但一个较好的指导原则是领有50张以上的表
3.4.2.3. 热切的筹商身分是数据栈增长的速率
3.4.3. 数据团队正在推论
3.4.3.1. 雇用更多的数据民众，并将当代器具应用到你的数据栈中
3.4.3.2. 技能债将随时辰徐徐积贮，而你的数据团队将进入多数时辰来清洗数据问题
3.4.4. 团队至少破耗了30%的时辰来措置数据质地问题
3.4.4.1. 数据工程师破耗了太多的珍重时辰来设立问题而不是进行转变
3.4.5. 团队领有比一年前更多的数据浮滥者
3.4.5.1. 数据为你的招聘决策、家具功能和展望分析提供了救济
3.4.5.2. 快速增长会导致业务关联方对数据的依赖进程增多，数据需求变得愈加千般化，而最终导致需要更多的数据
3.4.5.3. 更多的数据也会带来更大的职守，因为不良数据进入你的数据生态系统的可能性也增多了
3.4.5.4. 越是数据驱动型的组织反而越会有更多的数据浮滥者来发现数据中出现的任何无理
3.4.6. 公司正在转向自助式处事分析模子
3.4.6.1. 公司正在转向自助式处事分析模子，以便为数据工程师腾出时辰，并允许每个业务用户径直探望数据并与之进行交互
3.4.6.2. 到临了要是你的最终用户不信任数据，那么转向自助式处事分析模子的办法就会破灭
3.4.6.3. 跟着数据越来越成为数据驱动型组织日常运营不可或缺的一部分，对可靠数据的需求只会增多
3.4.6.4. 两种类型的数据质地问题
3.4.6.4.1. 你不错展望的（已知的未知）
3.4.6.4.2. 你不成展望的（未知的未知）
3.4.7. 数据是客户价值概念的要害部分
色播五月3.4.7.1. 每个应用门径皆将很快成为一个数据应用门径
3.4.7.2. 当莫得优先筹商数据质地时，数据团队和你的客户就会遇到亏蚀
3.5. 数据质地源于信任
3.5.1. 组织需要信任他们的数据来为利益关联方提供干净可靠的数据
3.5.2. 珍重的工程时辰就会被奢靡在救火数据宕机上，你为成为数据驱动型公司所作念出的戮力也会跟着时辰的推移而受阻快播伦理电影在线，业务用户也将失去对数据的信任