为什么数据验证很重要？

编者按：本文最初发表于 2021 年 2 月 18 日的 Iteratively 博客。

要点：

企业依靠高质量的数据为其组织做出关键决策。 如果数据不准确和不完整，最终用户将不会不信任数据，这会限制他们对数据的使用。 数据验证是一组流程和技术，可帮助数据团队维护其数据质量。

现在，让我们深入探讨为什么数据验证对企业和数据团队很重要。

数据验证使公司更容易信任他们的数据

当企业不信任他们的数据时，他们就更不愿意使用它并信任向他们提供数据的分析师/工程师。 当数据不准确、无效且对他们不再有用时，人们将不再信任他们的数据。 对于大多数企业而言，信任的缺乏不会在一夜之间发生。 随着时间的推移，工具不足、流程管理不善和人为错误是导致企业失去数据命运的一些促成因素。

这是一个巨大的损失——不止一个。

其一，可靠的数据——“好数据”——通常是一个组织最有价值的资产，它提供的洞察力可以帮助他们从竞争对手中脱颖而出并增加收入。

相比之下，不良数据会消耗公司资源。 例如，公司每年在无法投递的邮件上浪费 180,000 美元，因为他们的邮件列表地址中有 4% 不准确。

不良数据通常还意味着组织要花费更多时间尝试自行挖掘。 根据 data-axle.com 的数据，销售代表将 20% 的时间用于研究销售线索。 如果时间就是金钱，那么糟糕的数据会浪费大量金钱。 更糟糕的是：糟糕的数据反过来会削弱员工的信心。

对抗“数据衰减”

好的数据很有价值，而且很难获得，尤其是随着时间的推移。 为什么随着时间的推移很难跟上数据质量？ 随着时间的推移，数据开始衰减。 我们所说的数据衰减是指曾经准确的数据现在已经过时了。 它会因为用户地址更改而过时吗？ 或者您的企业是否开始为大多数现有用户收集现在不完整的用户数据字段？ 无论您在组织中采用了多么出色的流程，数据衰减都会发生。

但是，验证您的数据可以帮助您的组织减少由数据衰减引起的潜在错误。 虽然它可能不是一个完美的解决方案，但它会识别数据丢失、不完整、不一致和不准确的地方。 客户端或处理状态的数据验证无助于衰减，因为数据会随着时间的推移而变化，并且应该在您的仓库中不断更新以确保它包含最新的信息。 随着时间的推移，验证您的数据将创造更好的客户体验，因为您将能够根据客户的潜在需求向客户投放广告、电子邮件和电话。 重新获得您组织中可能失去的信任，并开始验证您的数据。

数据验证建立工程师的信心

我们刚刚提到数据验证会影响整个组织，但它如何影响您组织中的工程师？ 那么，对于初学者来说，数据工作者对其组织中数据质量的信心不如管理层，只有 31% 的数据工作者对数据质量有信心。

为什么工程师对他们公司的数据充满信心很重要？

当工程师对数据有信心时，他们就会花更少的时间担心并向利益相关者表明数据是准确的。 如果数据以前是错误的，在大多数情况下，工程师会被告知，“向我证明为什么这是正确的。” 一段时间后，这就变旧了，工程师的时间可以花在完成其他为产品或功能提供价值的工程任务上。

工程师可以做些什么来重新获得对数据质量的信心？

工程师可以整合数据验证流程，以确保他们的数据准确且完整。 一旦在测试中被事后考虑或完全忽略，数据现在被测试并且成为软件开发生命周期的一部分。 数据可以被视为开发过程中的一等公民，可以与代码库一起进行测试和验证。

为什么数据验证对工程师很重要？

随着公司采用数据驱动的方法，数据的准确性和完整性对​​组织而言比 10 年前重要得多。 那时候，抽样数据和简单的仪表板很常见，大多数组织都没有数据团队。

数据工程师从哪里学到数据测试的概念？

好吧，测试的概念在软件工程领域已经存在了一段时间。 开发人员已经从测试中获益，并充分理解测试在软件开发生命周期中对他们的价值。

通过有效的数据验证流程，您的团队可以确保数据是最新的。 您的团队可以比以往更快地开始工作，并减少让工程师头疼的不准确数据成本的数量。 当您测试数据并相信它是准确的时，您对更改代码的能力更有信心，而不必担心它会影响您的数据。

数据验证应该是主动的，而不是被动的

数据验证很难实施，因为大多数数据团队和工程师都依赖反应式数据验证技术，导致验证成为事后的想法。 因此，工程师和分析师对数据引起的问题做出反应，而不是采取主动的方法在问题到达最终用户之前发现问题。 虽然这总比没有好，但它仍然不允许数据团队利用数据验证给组织带来的好处。

采取主动的数据验证方法有助于组织提供整个组织都能理解的有用数据。 如果应用得当，主动数据验证技术（例如类型安全、模式化和单元测试）可确保数据准确和完整。 这些技术使工程师能够首先解决导致不良数据的问题。 如果采取主动数据验证方法，现在可以避免以前需要数天甚至数周才能发现的不准确和不完整的数据。

数据验证的重要性

数据验证可以减少您以后清理不良数据的时间。 分析师和工程师每天可能会浪费数小时清理不良数据，而作为回报，企业可能会损失收入，因为如果数据更好，这些时间本可以用于改进产品。 挖掘数据以发现不一致和错误是很烦人的，并且会浪费所有相关人员的时间。

数据验证可帮助工程师测试他们的数据，以减少仓库中不良数据的数量。 为了充分利用数据验证，组织应该采用协作方法来验证数据。 为确保生成最高质量的数据，每个人都需要通力合作，因为数据是一项团队运动。 为什么这是一项团队运动？ 好吧，数据验证不会在某一特定时间点发生。 它可以在数据生命周期的多个点上完成，并且需要数据团队中的每个人一起工作以确认数据是正确的。

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