2023 年值得关注的 7 大数据质量趋势

摘要： 要发挥作用，数据必须准确、完整、有效、唯一并且按照标准化格式进行结构化。

我们对数据的依赖没有放缓的迹象。我们直接从客户那里收集数据，从第三方资源、社交媒体等处附加数据。但正如许多公司所了解的那样，数据的数量并不像质量那样重要。要发挥作用，数据必须准确、完整、有效、唯一并且按照标准化格式进行结构化。

根据2022 年数据质量状况报告，在所有接受调查的企业中，近 70% 的企业已经开始了数据质量管理 (DQM) 之旅。不跟上 DQM 趋势和技术步伐的组织将会落在后面，这一点很快变得很明显。以下是您应该了解的最重要的趋势。

1. 建立数据素养的工作文化

尽管数据被认为是成功的关键因素，组织中的每个人都可以使用数据，但很少有人真正了解他们所使用的数据的价值。38% 的调查受访者承认，缺乏管理和分析数据的熟练资源阻碍了他们的发展。34% 的人不理解他们使用的数据。

当您不知道您面前的数据的潜力时，您就无法使用它。这使人们意识到企业需要优先考虑建立强大的数据素养文化。高层管理人员和一线员工需要具备理解数据、分析数据并与之互动的能力。

2. 以云数据技术上线

从将云视为打破孤岛和集中存储数据的一种方式，它现在已成为数字解决方案、服务和自动化工具的首选之地。用于数据质量相关任务的云服务提供商的数量正在稳步增加。其中的一些关键原因是它们提供的可扩展性、较低的前期成本和易用性。

新的云数据解决方案专注于一系列服务，从自动数据质量检查、自动翻译和安全到快速迁移、人工智能驱动的数据操作和治理集成。随着对结构化数据仓库和管理的需求增长，数据中心也变得越来越流行。

3. 为高效的 DQM 部署 AI/ML 模型

为了使 DQM 流程更加高效和可靠，数据团队正在从手动流程转向开发和部署 AI/ML 模型。根据麦肯锡的一份报告，截至 2021 年，对人工智能的投资已突破 1650 亿美元大关。

这被用于解决常见的数据质量问题和自动化数据分类、标记、预测分析等任务。借助人工智能，数据质量团队可以超越结构数据管理需求和文本需求，实现与自然语言处理、计算机视觉、知识图谱等相关功能的自动化。

轉貼自： afenxi.com

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