可观察性数据的作用对于企业数据的完整性

可观察性数据是任何数据驱动业务的一个重要方面。它指的是监测的能力,理解,解决实时数据质量问题。从本质上讲,可观测性确保数据是准确的,可靠和可访问。它包括收集和分析来自不同数据源的数据来洞察数据是如何被使用的,它是如何流经系统,无论是会议所需的质量标准。

数据完整性的生态系统进化的数据,云数据仓库ETL集成管道和BI报告以及AI /毫升模型重要性不断增加组织试图将现代数据爆炸成洞察和预测,改善客户体验,提供竞争优势。

这些因素,加上近期宏观经济变化,主要因素为其现代化和数字化转换活动。然而,数据质量问题在整个企业不同阶段数据环境是一个重大挑战的快速发展和实现数据集成和管理解决方案。许多研究人员已经导致数据质量问题的理解,共同识别一般原因在数据集成计划和执行这些步骤。

数据可观测性:数据驱动的企业成功的一个关键组件

可观察性数据是数据的新方法工程师,数据架构师,军官和数据平台工程团队来解决关键的用例,现有工具无法解决。按Gartner的研究,“数据可观测性已经成为必不可少的支持以及扩充现有的和现代数据管理体系结构”。

数据质量是最重要的一个组成部分可观察性数据。低质量的数据会导致不准确的洞察力,错过了机会,和糟糕的商业决策。质量问题可以来自各种数据源的数据,包括人为错误、系统故障、数据集成问题,数据转换错误。数据可观测性允许企业和特别是数据运维团队监控实时数据质量,及早发现问题,采取纠正措施之前升级。

数据可观测性和数据完整性之间有什么区别?

可观察性数据变得越来越重要在当今数据驱动的商业景观。随着组织更多的依赖数据做出决策,是必不可少的可见性数据是如何被使用的,无论是会议所需的质量标准。可观察性数据可以帮助企业识别模式,获得真知灼见,做出更好的决策。它还可以帮助检测异常,否则可能会被忽视。与数据可观测性,企业可以确保他们的数据是可靠的,准确的,和访问,他们可以信赖他们的见解。然而,数据完整性是关注超过数据监测,它能够执行数据验证与和解符合所有类型的数据完整性的概念。

什么是数据完整性测试?

Gartner的术语表,数据完整性测试被定义为验证,移动,复制,正确提取和转换数据是准确的和功能在一个子系统或应用程序。

数据完整性的过程不仅要帮助您了解一个项目的数据完整性,而且还帮助你获得和维护数据的准确性和一致性对其生命周期。这包括数据管理的最佳实践,比如防止数据被修改每次复制或移动。过程应该建立维护DWH / BI数据完整性。

数据完整性分类为企业数据环境

有三个主要类型的数据完整性:

1. 实体完整性确保表中的每一行,例如,惟一确定的,没有重复。实体完整性通常是执行通过主键和外键约束特定列。测试可以通过定义重复或null值的测试。
2. 域完整性要求每组数据值/列定义特定的允许范围内。域完整性的例子是正确的数据类型、格式和数据长度;值必须在范围之内的所有定义的系统,零状态和允许的大小值。测试完成,部分使用null,违约和无效值。
3. 参照完整性关心的是保持表之间的关系。引用完整性通常是执行主键和外键关系。它可能是测试,例如,通过删除父行或子表中的行。

一个企业的关键功能数据完整性解决方案

有一种新型的数据管理解决方案添加到您的工具箱,将使您能够影响你的分析的质量,服从,在规模和操作数据。188金宝搏app苹果下载软件Tricentis数据完整性带来的端到端、连续和自动化测试的解决方案对世界的数据,使您可以捕获更多的数据错误的前期,防止坏的昂贵的下游后果分析和操作数据。数据完整性是一个互补的解决现有的数据管理工具,在企业应用程序和分析景观。

结论

可观察性数据是任何成功的数据驱动业务的重要组成部分。确保数据准确、可靠和可访问,数据质量问题是实时检测并解决。通过投资数据的可观测性,企业可以了解如何使用数据,识别模式和异常,并做出更好的决策。最终,数据可观测性是一个关键的工具组织想保持竞争力在今天的数据驱动的景观。